‫Maintenant, la magie commence vraiment à commencer, et je suis très excité pour cela parce que c'est pourquoi c'est ce
‫que nous avons construit.
‫Nous nous sommes entraînés, nous avons fait tout un tas de code.
‫Nous avons travaillé avec des données.
‫Nous avons ressenti des données manquantes.
‫Nous l'avons converti en chiffres.
‫Nous avons formé d'innombrables modèles d'apprentissage automatique.
‫Eh bien, en fait, probablement environ cinq ou six dans ce cahier.
‫Mais maintenant, nous allons enfin utiliser un modèle d'apprentissage automatique pour faire des prédictions.
‫À droite.
‫C'est là que la magie et l'apprentissage automatique se résument vraiment.
‫À droite.
‫Donc ce que nous allons faire, c'est prendre notre modèle ici, celui que nous avons formé.
‫Nous pouvons recommencer.
‫Cela va donc nous donner un score ici.
‫Il s'agit donc d'entraîner Scalf sur les données relatives aux maladies cardiaques, définissez le X indiquant à notre modèle de trouver les modèles entre
‫le train X et le train Y.
‫Maintenant, ce que nous allons faire, nous avons vu Safwat marquer.
‫Il s'agit maintenant d'évaluer le modèle sur l'ensemble de données de test.
‫Donc des données qu'il n'a jamais vues auparavant.
‫Donc vraiment, ce qui se passe dans les coulisses avec le score, c'est que le modèle fait des
‫prédictions sur les données de test X, faisant en fait quelque chose comme des défilés Y, puis les comparant à l'alerte de spoiler de test Y.
‫En fait, nous avons en quelque sorte fait des prédictions, mais maintenant nous allons les voir dans la chair.
‫Alors allons-y.
‫Nous sommes sur un commentaire utilisant un modèle entraîné pour faire des prédictions.
‫Maintenant, il y a deux manières, de vraies manières de faire des prédictions avec deux manières de faire des prédictions.
‫Nous voulons utiliser l'un est la fonction de prédiction.
‫En fait, il y en a d'autres à ce sujet, mais ce sont les principaux.
‫Prédire la fonction.
‫Et puis deux est prédire prober.
‫Nous allons d'abord regarder prédire car c'est le principal que vous souhaitez utiliser.
‫Comment peut-on le faire?
‫Eh bien, la beauté est due à la beauté de cette API Cyclone, elle a été conçue de manière incroyable.
‫Donc un peu quand vous faites une chose, c'est pourquoi nous pourrions si facilement remplacer notre modèle avant le A linéaire. B. C.
‫pour aléatoire pour classificateur.
‫Presque quel que soit le modèle que nous avons ici, il y aura une sorte de fonction d'ajustement, une
‫fonction d'école pour l'évaluer et une fonction de prédiction.
‫Alors naturellement, essayons d'appeler sealife.
‫Ne prédisez pas.
‫Maintenant, que pensez-vous que la prédiction devrait prendre si nous essayions de faire des prédictions ici ?
‫En essayant de prédire si quelqu'un a ou non une maladie cardiaque, que devrions-nous obtenir de notre modèle pour les prédire ?
‫L'important ici est de se rappeler sur quoi notre modèle a appris.
‫Et dans notre cas, il est appris sur ces fonctionnalités.
‫Il s'apprend sur ces différents paramètres corporels ou paramètres de santé d'un patient.
‫Et il est donc logique que la fonction de prédiction pour que notre modèle d'apprentissage automatique fasse
‫une prédiction, il doit s'agir de données similaires, en fait exactement les mêmes données, le même format de données sur lequel il a appris.
‫Donnons donc un exemple.
‫Cela ne fonctionne pas comme celui qui ne fonctionne pas pour commencer au jour le jour et mettre des trucs aléatoires
‫ici, un, sept, huit, quatre, eh bien, en fait trois, quatre.
‫J'en regardais quatre.
‫Mais de toute façon, pour faire court, le passage à cela ne fonctionne pas.
‫Hmm.
‫Pourquoi cette erreur de valeur ?
‫Descendons ici.
‫Je m'attendais à Deira, mais j'en ai eu un à la place.
‫Cela nous a montré.
‫Très bien.
‫Mettez les rapports là-bas.
‫Remodelez vos données à l'aide d'Aribert Reshape si vos données ont une seule caractéristique ou droite ou remodelez une négative
‫si elle contient un seul échantillon.
‫Mais ce que nous pouvons faire, nous avons déjà des données sous la forme correcte, et c'est sous la forme d'un test X.
‫Alors disons, rappelons-nous avant d'appuyer sur la gâchette, la forme du test X, car rappelez-vous, notre modèle s'est entraîné sur
‫les données d'entraînement et il n'a jamais vu les données de test auparavant.
‫Donc, si nous voulons faire des prédictions, il faut que ce soit sous cette forme.
‫Alors faisons-le.
‫Ah, ça ressemble à quoi ?
‫À quoi cela vous rappelle-t-il lorsque nous faisons des prédictions ici ?
‫Peut-être pas trop, parce que ce n'est qu'un tableau de zéros et de uns, et ce n'est pas grave si vous pensez
‫cela.
‫Mais si on regarde pourquoi tester ?
‫Nous avons en fait exactement la même chose, peut-être que si nous devenons Arae, nous verrons si cela se formatera exactement
‫de la même manière, boom, nous y voilà.
‫Alors maintenant, ce que nous avons fait, c'est que nous avons fait des prédictions sur les données de test pour prédire si quelqu'un a ou
‫non une maladie cardiaque ou zéro.
‫Désormais, nos étiquettes sont au même format que nos étiquettes de test, donc nos prédictions sont au même format
‫que nos étiquettes de test.
‫Et c'est un peu une bouchée.
‫Mais vous verrez pourquoi c'est important.
‫Alors maintenant, nous pouvons comparer les prédictions à la vérité.
‫Dans notre cas, c'est la vérité, non?
‫Les étiquettes d'essai.
‫C'est là que nous avons divisé nos données configurées ci-dessus ici.
‫Nous le partageons ici.
‫Et ce sont nos prédictions, donc cela a un peu plus de sens ici une fois que nous l'avons mis dans le code.
‫Comparez donc les prédictions aux vraies étiquettes pour évaluer le modèle.
‫C'est une bonne pratique d'enregistrer les prédictions dans quelque chose comme généralisé.
‫C'est ce que vous pourriez voir dans la documentation, clifftop prédire le test X.
‫Et maintenant, ce que nous allons faire, c'est expliquer pourquoi les parades sont égales à pourquoi tester.
‫Boom.
‫Alors maintenant, qu'est-ce qu'on fait ici ?
‫Nous faisons des prédictions ici avec notre modèle et nous comparons les prédictions aux étiquettes de vérité
‫terrain.
‫Eh bien, en fait, j'utilise un mot différent ici.
‫Vérité terrain.
‫C'est un autre nom pour pourquoi.
‫Je le compare donc aux étiquettes de vérité de notre ensemble de données d'origine.
‫Enlevez ça.
‫Pourquoi est également appelé vérité fondamentale.
‫J'aurais peut-être dû mettre cela là-haut avec notre nomenclature.
‫Mais d'où ce nombre nous rappelle-t-il ?
‫D'où ça vient avant ?
‫Nous devons donc noter le test X de l'école, le test Y exactement la même chose.
‫Beau.
‫Donc, ce que nous calculons ici, c'est la précision ou simplement la comparaison des performances du modèle avec cet avion
‫qui monte haut pour chaque échantillon ici.
‫Notre modèle a-t-il réellement prédit cette étiquette afin que nous puissions la parcourir manuellement et passer à zéro ?
‫Ouais.
‫Un.
‫Oh, je me suis trompé.
‫J'ai bien compris.
‫On pourrait continuer là-dessus.
‫Vous pouvez imaginer si vous aviez des milliers et des milliers d'étiquettes différentes.
‫Nous n'allons donc pas le faire manuellement comme si nous le ferions un jour.
‫Il y a une autre façon de faire cela.
‫On peut partir d'Escalon, le score de précision d'importation des métriques.
‫Et encore une fois, nous y couvrirons les métriques.
‫Je pense que c'est la prochaine section que nous nous apprêtons à vérifier.
‫Ce que nous couvrons ne le fera pas maintenant.
‫Oui, l'évaluation d'un modèle est la section suivante.
‫Mais pour l'instant, pour le vérifier ici, le score de précision.
‫Pourquoi tester ?
‫Pourquoi se propage maintenant?
‫Que pensez-vous que cela donnera si nous vérifions le score de précision ?
‫Si nous revenons ici, l'onglet impressionnant renvoie la précision moyenne sur les données et les étiquettes de donner et de tester.
‫Alors maintenant, si nous exécutons ce BOEM, la même chose, donc trois manières différentes de faire exactement la même chose, si nous
‫allons ici, pourquoi essayer de voir cela ?
‫C'est de là que je tiens le vrai nom, n'est-ce pas.
‫La vérité du terrain.
‫Dans notre cas, nos y vraies étiquettes ou les étiquettes fournies avec notre ensemble de données sont dans les données de test et nos
‫étiquettes de prédiction sont dites à Y parades.
‫Ils ont utilisé largement ici dans le dictionnaire.
‫C'est donc le score de classification de précision.
‫Beau.
‫C'est donc une façon de faire des prédictions avec notre modèle de classification.
‫Alors maintenant, disons ici, nous avons dit qu'il y avait deux manières différentes de prédire et de prédire
‫prober laisser un petit commentaire pour nous-mêmes, faire des prédictions avec prédire prober.
‫Maintenant, je vais dire ceci pour la prochaine vidéo, à droite.
‫Pour s'assurer que celui-ci ne devienne pas un peu trop long.
‫Mais sinon, je vais avoir un peu de pratique pour faire des prédictions.
‫Voyez si vous pouvez appeler la fonction de prédiction avec un ensemble de données X dans le même format que les données sur lesquelles elle est
‫entraînée.
‫Et je vous verrai dans la prochaine vidéo.