‫Jetzt fängt die Magie erst richtig an, und ich freue mich sehr darauf, denn darauf haben
‫wir uns aufgebaut.
‫Wir haben trainiert, wir haben eine ganze Menge Code erstellt.
‫Wir haben mit Daten gearbeitet.
‫Wir haben das Gefühl, dass Daten fehlen.
‫Wir haben daraus Zahlen gemacht.
‫Wir haben unzählige Modelle für maschinelles Lernen trainiert.
‫Nun, eigentlich sind es wahrscheinlich ungefähr fünf oder sechs in diesem Notebook.
‫Aber jetzt werden wir endlich ein Trainingsmodell für maschinelles Lernen verwenden, um einige Vorhersagen zu treffen.
‫Rechts.
‫Hier kommt es wirklich auf die Magie und das maschinelle Lernen an.
‫Rechts.
‫Also nehmen wir unser Modell hier, das wir trainiert haben.
‫Wir können das wieder ausführen.
‫Das wird uns hier also eine Punktzahl geben.
‫Dies ist also ein Trainingsskalb auf den Herzkrankheitsdaten. Stellen Sie das X ein, das unserem Modell sagt, dass es die Muster
‫zwischen dem X-Zug und dem Y-Zug findet.
‫Nun, was wir tun werden, wir haben gesehen, wie Safwat punktet.
‫Diese wertet nun das Modell auf dem Testdatensatz aus.
‫Also Daten, die es noch nie gesehen hat.
‫Was also hinter den Kulissen mit der Punktzahl passiert, ist, dass das
‫Modell Vorhersagen über die X-Testdaten macht, tatsächlich so etwas wie Y-Paraden macht und sie dann mit Y-Test-Spoileralarm vergleicht.
‫Wir haben tatsächlich Vorhersagen gemacht, aber jetzt werden wir sie leibhaftig sehen.
‫Also lass uns hierher gehen.
‫Wir sind bei einem Kommentar, der ein trainiertes Modell verwendet, um Vorhersagen zu treffen.
‫Nun, es gibt zwei Möglichkeiten, echte Vorhersagen mit zwei Möglichkeiten, Vorhersagen zu treffen.
‫Wir wollen eine davon verwenden, die Vorhersagefunktion.
‫Eigentlich gibt es noch ein paar mehr dazu, aber das sind die wichtigsten.
‫Vorhersagefunktion.
‫Und dann zwei ist Predict Prober.
‫Wir werden uns zuerst die Vorhersage ansehen, da Sie die wichtigste verwenden möchten.
‫Wie können wir dies tun?
‫Nun, das Schöne liegt an der Schönheit dieser Cyclone-API, sie wurde erstaunlich entwickelt.
‫Wenn Sie also eine Sache machen, können wir unser Modell so einfach vor dem linearen A verdrängen. B. C.
‫für zufällig für Klassifikator.
‫Fast egal, welches Modell wir hier haben, es wird eine Art Anpassungsfunktion geben, eine
‫Schulfunktion zu deren Bewertung und eine Vorhersagefunktion.
‫Also versuchen wir natürlich, Sealife anzurufen.
‫Nicht vorhersagen.
‫Was müsste Ihrer Meinung nach jetzt von Prediction ergriffen werden, wenn wir hier Vorhersagen treffen wollten?
‫Wenn wir versuchen vorherzusagen, ob jemand eine Herzerkrankung hatte oder nicht, was sollten wir von unserem Modell bekommen, um sie vorherzusagen?
‫Das Wichtigste hier ist, sich daran zu erinnern, was unser Modell gelernt hat.
‫Und in unserem Fall wird es anhand dieser Funktionen gelernt.
‫Es wird an diesen verschiedenen Körperparametern oder Gesundheitsparametern eines Patienten gelernt.
‫Daher ist es sinnvoll, dass die Vorhersagefunktion, damit unser Modell für maschinelles Lernen eine
‫Vorhersage treffen kann, aus ähnlichen Daten bestehen muss, tatsächlich genau den gleichen Daten, dem gleichen Datenformat, mit dem es gelernt hat.
‫Geben wir also ein Beispiel.
‫Das funktioniert nicht wie eins, das nicht von Tag zu Tag funktioniert und hier ein paar zufällige Sachen
‫reinsteckt, eins, sieben, acht, vier, nun ja, eigentlich drei, vier.
‫Ich habe mir vier angesehen.
‫Aber wie auch immer, lange Rede, kurzer Sinn, die Umstellung darauf funktioniert nicht.
‫Hmm.
‫Warum ist dieser Wertfehler?
‫Lass uns hier runter gehen.
‫Erwartete Deira, bekam aber stattdessen eine Deira.
‫Es hat uns gezeigt.
‫Gut.
‫Setzen Sie die Berichterstattung dort ein.
‫Gestalten Sie Ihre Daten entweder mit Aribert Reshape um, wenn Ihre Daten ein einzelnes Merkmal oder ein richtiges Merkmal aufweisen, oder umformen Sie ein
‫negatives Merkmal, wenn es eine einzelne Stichprobe enthält.
‫Aber was wir tun können, wir haben bereits einige Daten in der richtigen Form, und zwar in Form von X-Test.
‫Nehmen wir also an, wir erinnern uns, bevor wir den Abzug betätigen, an die Form des X-Tests, denn denken Sie daran, unser Modell
‫hat mit den Trainingsdaten trainiert und es hat die Testdaten noch nie zuvor gesehen.
‫Wenn wir also Vorhersagen treffen wollen, müssen sie in dieser Form sein.
‫Also machen wir's.
‫Ach, wie sieht das aus?
‫Woran erinnert Sie das, wenn wir hier Vorhersagen treffen?
‫Vielleicht nicht zu viel, denn es ist nur eine Reihe von Nullen und Einsen, und das ist in Ordnung, wenn Sie das
‫denken.
‫Aber wenn wir einen Blick darauf werfen, warum testen?
‫Wir haben tatsächlich genau das Gleiche, vielleicht, wenn wir Arae spielen, sehen wir, ob es
‫genauso formatiert wird, Boom, los geht's.
‫Also haben wir jetzt Vorhersagen auf den Testdaten gemacht, um vorherzusagen, ob jemand eine Herzkrankheit
‫hat oder nicht.
‫Unsere Etiketten haben jetzt dasselbe Format wie unsere Testetiketten, also haben unsere Vorhersagen dasselbe Format
‫wie unsere Testetiketten.
‫Und das ist ein kleiner Bissen.
‫Aber Sie werden sehen, warum dies wichtig ist.
‫Jetzt können wir die Vorhersagen mit der Wahrheit vergleichen.
‫In unserem Fall ist dies die Wahrheit, oder?
‫Die Testetiketten.
‫Hier teilen wir unsere oben hier angelegten Daten auf.
‫Wir haben es hier aufgeteilt.
‫Und dies sind unsere Vorhersagen, also macht dies hier ein bisschen mehr Sinn, wenn wir es in Code umsetzen.
‫Vergleichen Sie also Vorhersagen mit echten Labels, um das Modell zu bewerten.
‫Es ist eine bewährte Methode, Vorhersagen in so etwas wie weit verbreitet zu speichern.
‫Dies ist, was Sie in der Dokumentation, dem Clifftop Predict X-Test, sehen könnten.
‫Und jetzt werden wir erklären, warum Paraden gleich warum testen.
‫Boom.
‫Also, was machen wir jetzt hier?
‫Wir machen hier Vorhersagen mit unserem Modell und vergleichen die Vorhersagen mit den
‫Ground-Truth-Labels.
‫Eigentlich verwende ich hier ein anderes Wort.
‫Grundwahrheit.
‫Das ist ein anderer Name für das Warum.
‫Also vergleiche ich es mit den Wahrheitsetiketten aus unserem ursprünglichen Datensatz.
‫Nimm das runter.
‫Warum wird auch als Ground Truth bezeichnet.
‫Vielleicht hätte ich das in unsere Nomenklatur aufnehmen sollen.
‫Aber woher erinnert uns diese Zahl?
‫Woher kommt das früher?
‫Also müssen wir den X-Test der Schule beachten, den Y-Test genau das Gleiche.
‫Wunderschönen.
‫Was wir hier also berechnen, ist die Genauigkeit oder einfach nur der Vergleich, wie gut das Modell mit diesem Flugzeug abgeschnitten
‫hat, das für jede Probe hier drin ist.
‫Hat unser Modell dieses Etikett tatsächlich vorhergesagt, damit wir es manuell durchgehen und auf Null Null gehen können?
‫Ja.
‫Einer.
‫Oh, das habe ich falsch verstanden.
‫Habe das richtig verstanden.
‫Das habe ich richtig verstanden.
‫Habe das richtig verstanden.
‫Wir könnten weitermachen.
‫Sie können sich vorstellen, wenn Sie Tausende und Abertausende verschiedener Etiketten hätten.
‫Wir werden das also nicht manuell tun, als ob wir das jemals tun würden.
‫Es gibt noch eine Möglichkeit, dies zu tun.
‫Wir können von Escalon ausgehen, dem Genauigkeitswert für den Import von Metriken.
‫Und wieder werden wir Metriken darin behandeln.
‫Ich denke, es ist der nächste Abschnitt, den wir auf der Rückseite vorwegnehmen, um ihn zu überprüfen.
‫Das, was wir behandeln, wird das jetzt nicht tun.
‫Ja, die Bewertung eines Modells ist der nächste Abschnitt.
‫Aber vorerst, um es hier zu überprüfen, Genauigkeitswert.
‫Warum testen?
‫Warum breitet sich jetzt aus?
‫Was denkst du, wird das herauskommen, wenn wir die Genauigkeitsbewertung überprüfen?
‫Wenn wir hierher zurückkehren, gibt beeindruckende Registerkarte die durchschnittliche Genauigkeit der Geben- und Testdaten und Etiketten zurück.
‫Also, wenn wir jetzt diese BOEM betreiben, dasselbe, also drei verschiedene Möglichkeiten, genau das gleiche zu tun, wenn wir hierher
‫gehen, warum versuchen Sie das zu sehen?
‫Von dort habe ich den wahren Namen, richtig.
‫Die Grundwahrheit.
‫In unserem Fall sind unsere y-True-Labels oder die Labels, die mit unserem Datensatz geliefert wurden, in den Testdaten und unsere
‫Vorhersage-Labels sind sagen wir zu Y-Paraden.
‫Sie sind hier im Wörterbuch weit verbreitet.
‫Dies ist also der Genauigkeitsklassifizierungswert.
‫Wunderschönen.
‫Das ist also eine Möglichkeit, mit unserem Klassifizierungsmodell Vorhersagen zu treffen.
‫Sagen wir jetzt hier oben, dass es zwei verschiedene Möglichkeiten gibt,
‫Vorhersagen und Vorhersagen von Prober zu hinterlassen.
‫Nun, ich werde dies für das nächste Video sagen, richtig.
‫Damit dieser nicht zu lang wird.
‫Aber ansonsten werde ich ein wenig Übung mit Vorhersagen haben.
‫Prüfen Sie, ob Sie die Vorhersagefunktion mit einem X-Datensatz im gleichen Format wie die Daten aufrufen können, mit denen sie trainiert wurde.
‫Und wir sehen uns im nächsten Video.