‫Sekarang keajaiban benar-benar dimulai, dan saya sangat bersemangat untuk ini karena inilah yang
‫kami bangun.
‫Kami telah berlatih, kami telah melakukan banyak kode.
‫Kami telah bekerja dengan data.
‫Kami merasa kehilangan data.
‫Kami telah mengubahnya menjadi angka.
‫Kami telah melatih banyak model pembelajaran mesin.
‫Sebenarnya, mungkin sekitar lima atau enam di notebook ini.
‫Tapi sekarang kita akhirnya akan menggunakan model pembelajaran mesin pelatihan untuk membuat beberapa prediksi.
‫Benar.
‫Di sinilah keajaiban dan pembelajaran mesin benar-benar terjadi.
‫Benar.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah mengambil model kita di sini, model yang telah kita latih.
‫Kita bisa menjalankan ini lagi.
‫Jadi ini akan memberi kita skor di sini.
‫Jadi ini adalah anak sapi pelatihan pada data penyakit jantung, atur X yang memberi tahu model kami untuk menemukan pola
‫antara kereta X dan kereta Y.
‫Sekarang, apa yang akan kita lakukan, kita telah melihat skor Safwat.
‫Sekarang ini sedang mengevaluasi model pada kumpulan data uji.
‫Jadi data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
‫Jadi sebenarnya, apa yang terjadi di balik layar dengan skor adalah bahwa model membuat
‫prediksi pada data uji X, sebenarnya membuat sesuatu seperti parade Y dan kemudian membandingkannya dengan peringatan spoiler uji Y.
‫Kami sebenarnya telah membuat prediksi, tetapi sekarang kami akan melihatnya secara langsung.
‫Jadi mari kita pergi ke sini.
‫Kami sedang mengomentari menggunakan model terlatih untuk membuat prediksi.
‫Sekarang, ada dua cara, cara nyata untuk membuat prediksi dengan dua cara untuk membuat prediksi.
‫Kami ingin menggunakan salah satunya adalah fungsi prediksi.
‫Sebenarnya, ada beberapa lagi tentang ini, tetapi ini adalah yang utama.
‫Fungsi prediksi.
‫Dan kemudian dua adalah prediksi probe.
‫Kami akan melihat prediksi terlebih dahulu karena yang utama ingin Anda gunakan.
‫Bagaimana kita bisa melakukan ini?
‫Nah, hal yang indah adalah karena keindahan Cyclone API ini, telah dirancang dengan luar biasa.
‫Jadi, ketika Anda melakukan satu hal, itu sebabnya kami dapat dengan mudah mengganti model kami sebelum linear A. B. C.
‫untuk acak untuk pengklasifikasi.
‫Hampir tidak peduli model apa yang kita miliki di sini, akan ada semacam fungsi fit,
‫fungsi sekolah untuk mengevaluasinya dan fungsi prediksi.
‫Jadi wajar saja, mari kita coba sebut sealife.
‫Jangan memprediksi.
‫Sekarang, menurut Anda, prediksi apa yang perlu diambil jika kita mencoba membuat prediksi di sini?
‫Mencoba memprediksi apakah seseorang menderita penyakit jantung atau tidak, model apa yang harus kita buat untuk memprediksi mereka?
‫Yang penting di sini adalah mengingat apa yang dipelajari model kita.
‫Dan dalam kasus kami, itu dipelajari pada fitur-fitur ini.
‫Ini dipelajari pada parameter tubuh atau parameter kesehatan pasien yang berbeda ini.
‫Jadi masuk akal jika fungsi prediksi agar model pembelajaran mesin kami membuat prediksi,
‫itu harus melewati data yang sama, sebenarnya data yang sama persis, format data yang sama dengan yang dipelajarinya.
‫Jadi mari kita beri contoh.
‫Ini tidak bekerja seperti yang tidak bekerja untuk memulai hari ke hari dan memasukkan beberapa hal acak di
‫sini, satu, tujuh, delapan, empat, yah, sebenarnya tiga, empat.
‫Saya melihat ke empat.
‫Tapi bagaimanapun, singkat cerita, beralih ke ini tidak berhasil.
‫Hmm.
‫Mengapa nilai itu salah?
‫Mari kita turun di sini.
‫Diharapkan untuk Deira, tetapi mendapat satu Deira sebagai gantinya.
‫Itu menunjukkan kepada kita.
‫Baiklah.
‫Letakkan pelaporan di sana.
‫Bentuk ulang data Anda menggunakan Aribert Reshape jika data Anda memiliki satu fitur atau benar atau bentuk ulang
‫satu negatif jika berisi satu sampel.
‫Tapi apa yang bisa kami lakukan, kami sudah memiliki beberapa data dalam bentuk yang benar, dan itu dalam bentuk uji X.
‫Jadi katakanlah mari kita ingatkan diri kita sebelum kita menarik pelatuknya, bentuk tes X, karena ingat, model kita
‫telah melatih data pelatihan dan belum pernah melihat data pengujian sebelumnya.
‫Jadi jika kita ingin membuat prediksi, itu harus dalam bentuk ini.
‫Jadi mari kita lakukan.
‫Ah, seperti apa ini?
‫Apa ini mengingatkan Anda ketika kami membuat prediksi di sini?
‫Mungkin tidak terlalu banyak, karena itu hanya deretan nol dan satu, dan tidak apa-apa jika Anda berpikir
‫demikian.
‫Tetapi jika kita melihat mengapa tes?
‫Kami sebenarnya memiliki hal yang sama persis, mungkin jika kami menjadi Arae, lihat apakah formatnya
‫akan sama persis, boom, ini dia.
‫Jadi sekarang yang kami lakukan adalah membuat prediksi pada data uji untuk memprediksi apakah seseorang memiliki
‫penyakit jantung atau tidak.
‫Sekarang, label kami berada dalam format yang sama dengan label pengujian kami, jadi prediksi kami dalam format yang
‫sama dengan label pengujian kami.
‫Dan itu sedikit seteguk.
‫Tetapi Anda akan melihat mengapa ini penting.
‫Jadi sekarang kita bisa membandingkan prediksi dengan kebenaran.
‫Dalam kasus kami, ini adalah kebenaran, bukan?
‫Label tes.
‫Di sinilah kami membagi pengaturan data kami di atas sini.
‫Kami membaginya di sini.
‫Dan ini adalah prediksi kami, jadi ini sedikit lebih masuk akal di sini setelah kami memasukkannya ke dalam kode.
‫Jadi, bandingkan prediksi dengan label sebenarnya untuk mengevaluasi model.
‫Ini semacam praktik yang baik untuk menyimpan prediksi ke sesuatu seperti tersebar luas.
‫Inilah yang mungkin Anda lihat dalam dokumentasi, tes X prediksi puncak tebing.
‫Dan sekarang yang akan kita lakukan adalah menjelaskan mengapa parade sama dengan tes mengapa.
‫Ledakan.
‫Jadi sekarang apa yang kita lakukan di sini?
‫Kami membuat prediksi di sini dengan model kami dan kami membandingkan prediksi dengan label kebenaran
‫dasar.
‫Sebenarnya, saya menggunakan kata yang berbeda di sini.
‫Kebenaran dasar.
‫Itu nama lain kenapa.
‫Jadi saya membandingkannya dengan label kebenaran dari kumpulan data asli kami.
‫Turunkan itu.
‫Mengapa juga disebut sebagai kebenaran dasar.
‫Mungkin saya seharusnya meletakkannya di sana dengan nomenklatur kami.
‫Tapi dari mana angka ini mengingatkan kita?
‫Ini dari mana dulu?
‫Jadi kita harus mencatat tes sekolah X, tes Y hal yang sama persis.
‫Cantik.
‫Jadi yang kami hitung di sini adalah akurasi atau hanya membandingkan seberapa baik model dengan pesawat ini menjadi
‫tinggi untuk setiap sampel di sini.
‫Apakah model kami benar-benar memprediksi label itu sehingga kami dapat memeriksanya secara manual dan mencapai nol nol?
‫Ya.
‫Satu.
‫Oh, saya salah paham.
‫Benar.
‫Aku benar.
‫Benar.
‫Kita bisa melanjutkan itu.
‫Anda dapat membayangkan jika Anda memiliki ribuan label yang berbeda.
‫Jadi kami tidak akan melakukannya secara manual seolah-olah kami akan melakukannya.
‫Ada satu cara lagi untuk melakukan ini.
‫Kita bisa pergi dari Escalon, metrik mengimpor skor akurasi.
‫Dan sekali lagi, kami akan membahas metrik di dalamnya.
‫Saya pikir ini adalah bagian selanjutnya yang harus kita periksa terlebih dahulu.
‫Apa yang kita liput tidak akan melakukannya sekarang.
‫Ya, mengevaluasi model adalah bagian selanjutnya.
‫Tetapi untuk saat ini, untuk memeriksanya di sini, skor akurasi.
‫Mengapa tes?
‫Mengapa menyebar sekarang?
‫Menurut Anda apa yang akan muncul jika kita memeriksa skor akurasi?
‫Jika kita kembali ke sini, tab yang mengesankan mengembalikan akurasi rata-rata pada data dan label yang diberikan dan diuji.
‫Jadi sekarang jika kita menjalankan BOEM ini, hal yang sama, jadi tiga cara berbeda di sini untuk melakukan hal yang sama
‫persis, jika kita ke sini, mengapa mencoba melihatnya?
‫Dari situlah saya mendapatkan nama asli, kan.
‫Kebenaran dasar.
‫Dalam kasus kami, label y kami yang sebenarnya atau label yang disertakan dengan kumpulan data kami ada dalam data uji dan
‫label prediksi kami dikatakan pada parade Y.
‫Mereka telah digunakan secara luas di sini dalam kamus.
‫Jadi ini adalah skor klasifikasi akurasi.
‫Cantik.
‫Jadi itulah salah satu cara untuk membuat prediksi dengan model klasifikasi kami.
‫Jadi sekarang katakanlah di sini, kami mengatakan ada dua cara berbeda memprediksi dan memprediksi prober akan
‫meninggalkan sedikit komentar untuk diri kita sendiri, membuat prediksi dengan prediksi prober.
‫Sekarang, saya akan mengatakan ini untuk video berikutnya, kan.
‫Untuk memastikan yang satu ini tidak terlalu panjang.
‫Tetapi sebaliknya, saya akan berlatih sedikit dengan membuat beberapa prediksi.
‫Lihat apakah Anda dapat memanggil fungsi prediksi dengan kumpulan data X dalam format yang sama dengan data yang dilatihnya.
‫Dan sampai jumpa di video selanjutnya.