‫Nu begint de magie echt te beginnen, en ik ben hier erg enthousiast over, want waarom dit is waar we naartoe
‫aan het bouwen zijn.
‫We hebben getraind, we hebben een heleboel code gedaan.
‫We hebben met gegevens gewerkt.
‫We hebben het gevoel dat er gegevens ontbreken.
‫We hebben er cijfers van gemaakt.
‫We hebben talloze machine learning-modellen getraind.
‫Nou, eigenlijk, ongeveer vijf of zes in dit notitieboekje.
‫Maar nu gaan we eindelijk een machine learning-model voor training gebruiken om voorspellingen te doen.
‫Rechts.
‫Dit is waar de magie en machine learning echt op neer komen.
‫Rechts.
‫Dus wat we gaan doen, is dat we ons model hier nemen, het model dat we hebben getraind.
‫We kunnen dit opnieuw uitvoeren.
‫Dus dit gaat ons hier een score geven.
‫Dus dit is het trainen van de hoofdhuid op de hartziektegegevens, stel de X in die ons model vertelt om de
‫patronen tussen X-trein en Y-trein te vinden.
‫Wat we gaan doen, we hebben Safwat zien scoren.
‫Dit is nu het evalueren van het model op de testdataset.
‫Dus gegevens die het nog niet eerder heeft gezien.
‫Dus wat er achter de schermen met de score aan de hand is, is
‫dat het model voorspellingen doet op de X-testgegevens, in feite zoiets als Y-parades maakt en ze vervolgens vergelijkt met Y-testspoilerwaarschuwing.
‫We hebben eigenlijk een beetje voorspellingen gedaan, maar nu gaan we ze in het echt zien.
‫Dus laten we hierheen gaan.
‫We zijn bezig met een opmerking die een getraind model gebruikt om voorspellingen te doen.
‫Nu zijn er twee manieren, echte manieren om voorspellingen te doen met twee manieren om voorspellingen te doen.
‫We willen er een gebruiken, de voorspellingsfunctie.
‫Eigenlijk zijn er nog een paar meer over, maar dit zijn de belangrijkste.
‫Functie voorspellen.
‫En dan is twee prober voorspellen.
‫We gaan eerst naar voorspellen kijken, omdat je de belangrijkste wilt gebruiken.
‫Hoe kunnen we dit doen?
‫Het mooie is vanwege de schoonheid van deze Cyclone API, het is verbazingwekkend ontworpen.
‫Dus als je één ding doet, dat is waarom we ons model zo gemakkelijk kunnen onderverdelen vóór lineaire A. B. C.
‫voor willekeurig voor classificatie.
‫Bijna ongeacht welk model we hier hebben, er zal een soort van fit-functie zijn, een schoolfunctie
‫om het te evalueren en een voorspellingsfunctie.
‫Dus laten we natuurlijk proberen Sealife te bellen.
‫Voorspel niet.
‫Wat denk je dat er zou moeten gebeuren als we hier voorspellingen proberen te doen?
‫Als we proberen te voorspellen of iemand al dan niet een hartaandoening heeft, wat moeten we dan met ons model doen om ze te voorspellen?
‫Het belangrijkste hier is om te onthouden waar ons model van geleerd heeft.
‫En in ons geval is het geleerd over deze functies.
‫Het is geleerd op deze verschillende lichaamsparameters of gezondheidsparameters van een patiënt.
‫En dus is het logisch dat de voorspellingsfunctie, zodat ons machine learning-model een
‫voorspelling kan doen, het verleden vergelijkbare gegevens moet zijn, eigenlijk exact dezelfde gegevens, hetzelfde gegevensformaat dat het heeft geleerd.
‫Dus laten we een voorbeeld geven.
‫Dit werkt niet zoals een die niet werkt om van dag tot dag te beginnen en hier wat willekeurige dingen in
‫te stoppen, een, zeven, acht, vier, nou ja, eigenlijk drie, vier.
‫Ik keek naar vier.
‫Maar hoe dan ook, om een lang verhaal kort te maken, de overstap naar dit werkt niet.
‫Hm.
‫Waarom is die waarde fout?
‫Laten we hier naar beneden gaan.
‫Verwacht bij Deira, maar kreeg in plaats daarvan één Deira.
‫Het liet ons zien.
‫Oke.
‫Zet de rapportage daar.
‫Geef uw gegevens een nieuwe vorm met Aribert Reshape als uw gegevens een enkel kenmerk of recht hebben, of geef een negatieve
‫vorm als het een enkel voorbeeld bevat.
‫Maar wat we kunnen doen, we hebben al wat gegevens in de juiste vorm, en dat is in de vorm van een X-test.
‫Laten we zeggen, laten we onszelf eraan herinneren voordat we de trekker overhalen, de vorm van de X-test, want onthoud, ons model
‫heeft getraind op de trainingsgegevens en het heeft de testgegevens nog nooit eerder gezien.
‫Dus als we voorspellingen willen doen, moet het in deze vorm zijn.
‫Dus laten we het doen.
‫Ach, hoe ziet dit eruit?
‫Waar doet dit je aan denken als we hier voorspellingen doen?
‫Misschien niet te veel, want het is gewoon een reeks nullen en enen, en dat is oké als je dat
‫denkt.
‫Maar als we kijken naar waarom testen?
‫We hebben eigenlijk precies hetzelfde, misschien als we gaan en Arae zijn, kijken of het op exact dezelfde
‫manier zal formatteren, boem, daar gaan we.
‫Dus wat we nu hebben gedaan, is dat we voorspellingen hebben gedaan op de testgegevens om te voorspellen of iemand al dan niet
‫een hartaandoening heeft of nul.
‫Nu hebben onze labels hetzelfde formaat als onze testlabels, dus onze voorspellingen hebben hetzelfde formaat
‫als onze testlabels.
‫En dat is een mondvol.
‫Maar je zult zien waarom dit belangrijk is.
‫Dus nu kunnen we de voorspellingen met de waarheid vergelijken.
‫In ons geval is dit de waarheid, toch?
‫De testlabels.
‫Dit is waar we onze hierboven ingestelde gegevens splitsen.
‫We delen het hier.
‫En dit zijn onze voorspellingen, dus dit is hier een beetje logischer als we het in code hebben gezet.
‫Vergelijk voorspellingen dus met echte labels om het model te evalueren.
‫Het is een goede gewoonte om voorspellingen op te slaan in iets als wijdverbreid.
‫Dit is wat je zou kunnen zien in documentatie, clifftop predict X-test.
‫En wat we nu gaan doen is uitleggen waarom parades gelijk zijn aan waarom testen.
‫Boom.
‫Dus wat doen we hier nu?
‫We doen hier voorspellingen met ons model en we vergelijken de voorspellingen met de
‫grondwaarheidslabels.
‫Nou, eigenlijk gebruik ik hier een ander woord.
‫Grond waarheid.
‫Dat is een andere naam voor waarom.
‫Dus ik vergelijk het met de waarheidslabels van onze originele dataset.
‫Haal dat naar beneden.
‫Waarom wordt ook wel grondwaarheid genoemd.
‫Misschien had ik dat bij onze nomenclatuur moeten vermelden.
‫Maar waar doet dit nummer ons aan denken?
‫Waar komt dit vroeger vandaan?
‫Dus we moeten de school X-test noteren, Y-test exact hetzelfde.
‫Mooi.
‫Dus wat we hier berekenen, is de nauwkeurigheid of gewoon vergelijken hoe goed het model het deed met dit vliegtuig
‫dat hoog ging voor elk monster hier.
‫Heeft ons model dat label echt voorspeld, zodat we het handmatig kunnen doorlopen en naar nul nul gaan?
‫Ja.
‫Een.
‫Oh, die had ik verkeerd.
‫Heb die goed.
‫Die heb ik goed.
‫Heb die goed.
‫Daar zouden we op door kunnen gaan.
‫Je kunt je voorstellen dat je duizenden en duizenden verschillende labels had.
‫Dus we gaan dat niet handmatig doen alsof we dat ooit zouden doen.
‫Er is nog een manier om dit te doen.
‫We kunnen gaan van Escalon, de nauwkeurigheidsscore voor het importeren van statistieken.
‫En nogmaals, we zullen er statistieken in behandelen.
‫Ik denk dat het de volgende sectie is die we op de hielen lopen om te controleren.
‫Wat we behandelen zal dat nu niet doen.
‫Ja, het evalueren van een model is de volgende sectie.
‫Maar voor nu, om het hier te bekijken, nauwkeurigheidsscore.
‫Waarom testen?
‫Waarom verspreidt zich nu?
‫Wat denk je dat dit oplevert als we de nauwkeurigheidsscore controleren?
‫Als we hier teruggaan, retourneert het indrukwekkende tabblad de gemiddelde nauwkeurigheid van de gegevens en labels voor het geven en testen.
‫Dus als we dit BOEM uitvoeren, hetzelfde, dus drie verschillende manieren om precies hetzelfde te doen, als we hierheen
‫gaan, waarom proberen we dat te zien?
‫Daar heb ik de echte naam vandaan, toch.
‫De grondwaarheid.
‫In ons geval zitten onze y true-labels of de labels die bij onze dataset zijn geleverd in de testgegevens en
‫zijn onze voorspellingslabels zeg tegen Y-parades.
‫Ze hebben wijdverbreid gebruikt hier in het woordenboek.
‫Dit is dus de nauwkeurigheidsclassificatiescore.
‫Mooi.
‫Dat is dus een manier om voorspellingen te doen met ons classificatiemodel.
‫Dus laten we zeggen dat er twee verschillende manieren waren om prober te voorspellen en te voorspellen,
‫we zullen een kleine opmerking voor onszelf achterlaten, voorspellingen doen met predict prober.
‫Nu, ik ga dit zeggen voor de volgende video, oké.
‫Om ervoor te zorgen dat deze niet te lang wordt.
‫Maar anders zal ik een beetje oefenen met het maken van enkele voorspellingen.
‫Kijk of je de voorspellingsfunctie kunt aanroepen met X-gegevensset in hetzelfde formaat als de gegevens waarop deze is getraind.
‫En ik zie je in de volgende video.