‫Ora la magia inizia davvero, e sono molto eccitato per questo perché questo è ciò
‫che stiamo costruendo.
‫Ci siamo allenati, abbiamo fatto un sacco di codice.
‫Abbiamo lavorato con i dati.
‫Abbiamo sentito la mancanza di dati.
‫Lo stiamo trasformando in numeri.
‫Abbiamo addestrato innumerevoli modelli di machine learning.
‫Beh, in realtà, probabilmente circa cinque o sei in questo quaderno.
‫Ma ora useremo finalmente un modello di apprendimento automatico per fare alcune previsioni.
‫Destra.
‫È qui che arriva davvero la magia e l'apprendimento automatico.
‫Destra.
‫Quindi quello che faremo è prendere qui il nostro modello, quello che abbiamo addestrato.
‫Possiamo eseguirlo di nuovo.
‫Quindi questo ci darà un punteggio qui.
‫Quindi questo è allenare lo scalf sui dati della malattia cardiaca, imposta la X dicendo al nostro modello di trovare gli schemi tra
‫il treno X e il treno Y.
‫Ora, quello che faremo, abbiamo visto segnare Safwat.
‫Ora questo sta valutando il modello sul set di dati di test.
‫Quindi dati che non ha mai visto prima.
‫Quindi, in realtà, quello che sta succedendo dietro le quinte con il punteggio è che il modello
‫sta facendo previsioni sui dati del test X, in realtà facendo qualcosa come le parate Y e quindi confrontandole con l'avviso spoiler del test Y.
‫In realtà abbiamo fatto delle previsioni, ma ora le vedremo dal vivo.
‫Quindi andiamo qui.
‫Siamo su un commento che utilizza un modello addestrato per fare previsioni.
‫Ora, ci sono due modi, modi reali per fare previsioni con due modi per fare previsioni.
‫Vogliamo usare uno è la funzione di previsione.
‫In realtà, ce ne sono altri su questo, ma questi sono i principali.
‫Funzione di previsione.
‫E poi due è prevedere prober.
‫Vedremo prima la previsione perché quella principale che si desidera utilizzare.
‫Come possiamo farlo?
‫Bene, la cosa bella è che grazie alla bellezza di questa API Cyclone, è stata progettata in modo sorprendente.
‫Quindi un po' quando fai una cosa, ecco perché potremmo facilmente eliminare il nostro modello prima della A lineare. B. C.
‫per casuale per classificatore.
‫Quasi non importa quale modello abbiamo qui, ci sarà una sorta di funzione di adattamento, una funzione
‫scolastica per valutarlo e una funzione di previsione.
‫Quindi, naturalmente, proviamo a chiamare Sealife.
‫Non prevedere.
‫Ora, cosa pensi che potrebbe essere necessario prendere per la previsione se cercassimo di fare previsioni qui?
‫Cercando di prevedere se qualcuno avesse o meno malattie cardiache, cosa dovremmo ottenere dal nostro modello per prevederle?
‫La cosa importante qui è ricordare su cosa è stato appreso il nostro modello.
‫E nel nostro caso, è appresa su queste caratteristiche.
‫È appreso su questi diversi parametri corporei o parametri di salute di un paziente.
‫E quindi ha senso che la funzione di previsione affinché il nostro modello di apprendimento automatico
‫esegua una previsione, deve superare dati simili, in realtà gli stessi dati esatti, lo stesso formato di dati su cui ha appreso.
‫Quindi facciamo un esempio.
‫Questo non funziona come uno che non funziona all'inizio giorno per giorno e mette alcune cose a caso
‫qui, uno, sette, otto, quattro, beh, in realtà tre, quattro.
‫ne stavo guardando quattro.
‫Ma comunque, per farla breve, passare a questo non funziona.
‫Hmm.
‫Perché quel valore è un errore?
‫Scendiamo qui.
‫Previsto per Deira, ma invece ha ottenuto un Deira.
‫Ci ha mostrato.
‫Tutto bene.
‫Metti la segnalazione lì.
‫Rimodella i tuoi dati utilizzando Aribert Reshape se i tuoi dati hanno una singola caratteristica o destra o rimodella uno
‫negativo se contiene un singolo campione.
‫Ma quello che possiamo fare, abbiamo già alcuni dati nella forma corretta, e questo è sotto forma di test X.
‫Quindi diciamo che ricordiamo a noi stessi prima di premere il grilletto, la forma del test X, perché ricorda, il nostro modello si è
‫addestrato sui dati di addestramento e non ha mai visto i dati del test prima.
‫Quindi, se vogliamo fare previsioni, deve essere in questa forma.
‫Facciamolo.
‫Ah, che aspetto ha?
‫Cosa ti ricorda questo quando facciamo previsioni qui?
‫Forse non troppo, perché è solo una serie di zeri e uno, e va bene se lo
‫pensi.
‫Ma se diamo un'occhiata a perché testare?
‫In realtà abbiamo la stessa identica cosa, forse se andiamo e diventiamo Arae, vediamo se si formatterà
‫nello stesso identico modo, boom, eccoci.
‫Quindi ora quello che abbiamo fatto è fare previsioni sui dati del test per prevedere se qualcuno ha o meno
‫malattie cardiache o zero uno.
‫Ora, le nostre etichette sono nello stesso formato delle nostre etichette di prova, quindi le nostre previsioni sono nello stesso formato
‫delle nostre etichette di prova.
‫E questo è un po' un boccone.
‫Ma vedrai perché questo è importante.
‫Quindi ora possiamo confrontare le previsioni con la verità.
‫Nel nostro caso, questa è la verità, giusto?
‫Le etichette di prova.
‫Qui è dove dividiamo i nostri dati impostati qui sopra.
‫Lo dividiamo qui.
‫E queste sono le nostre previsioni, quindi questo ha un po' più senso qui una volta che lo inseriamo nel codice.
‫Quindi confronta le previsioni con le etichette vere per valutare il modello.
‫È una buona pratica salvare le previsioni in qualcosa di simile.
‫Questo è ciò che potresti vedere nella documentazione, test di previsione X in cima a una scogliera.
‫E ora quello che faremo è spiegare perché le parate equivalgono al perché test.
‫Boom.
‫Quindi ora cosa ci facciamo qui?
‫Stiamo facendo previsioni qui con il nostro modello e stiamo confrontando le previsioni con le etichette della verità
‫fondamentale.
‫Beh, in realtà sto usando una parola diversa qui.
‫Realtà di base.
‫Questo è un altro nome per il perché.
‫Quindi lo sto confrontando con le etichette di verità del nostro set di dati originale.
‫Portalo giù.
‫Perché è indicato anche come verità fondamentale.
‫Forse avrei dovuto metterlo lassù con la nostra nomenclatura.
‫Ma da dove ci ricorda questo numero?
‫Da dove viene prima?
‫Quindi dobbiamo prendere nota del test X della scuola, test Y esattamente la stessa cosa.
‫Bellissimo.
‫Quindi quello che stiamo calcolando qui è l'accuratezza o semplicemente confrontando quanto bene ha fatto il modello con questo aereo che
‫va in alto per ogni campione qui.
‫Il nostro modello ha effettivamente previsto quell'etichetta in modo da poterla esaminare manualmente e passare a zero zero?
‫Sì.
‫Uno.
‫Oh, ho sbagliato.
‫Ho capito bene.
‫Potremmo andare avanti.
‫Puoi immaginare se avessi migliaia e migliaia di etichette diverse.
‫Quindi non lo faremo manualmente come se lo facessimo mai.
‫C'è un altro modo per farlo.
‫Possiamo andare da Escalon, il punteggio di accuratezza dell'importazione delle metriche.
‫E ancora, tratteremo le metriche in esso.
‫Penso che sia la prossima sezione che stiamo anticipando sul retro per controllare.
‫Quello che stiamo coprendo non lo farà ora.
‫Sì, la valutazione di un modello è la sezione successiva.
‫Ma per ora, per verificarlo qui, punteggio di precisione.
‫Perché testare?
‫Perché si diffonde ora?
‫Cosa pensi che uscirà se controlliamo il punteggio di precisione?
‫Se torniamo qui, la scheda impressionante restituisce l'accuratezza media sui dati e sulle etichette di dati e test.
‫Quindi ora se eseguiamo questo BOEM, stessa cosa, quindi tre modi diversi qui di fare la stessa identica cosa,
‫se andiamo qui, perché provare a vederlo?
‫È da lì che ho preso il vero nome, giusto.
‫La verità del terreno.
‫Nel nostro caso, le nostre etichette y true o le etichette fornite con il nostro set di dati sono nei dati di test e le nostre
‫etichette di previsione sono say a Y parade.
‫Hanno usato diffusamente qui nel dizionario.
‫Quindi questo è il punteggio di classificazione dell'accuratezza.
‫Bellissimo.
‫Quindi questo è un modo per fare previsioni con il nostro modello di classificazione.
‫Quindi ora diciamo qui, abbiamo detto che c'erano due modi diversi di prevedere e prevedere che il prober lascerà
‫un piccolo commento per noi stessi, fare previsioni con il forecast del prober.
‫Ora, lo dirò per il prossimo video, giusto.
‫Per assicurarti che questo non diventi un po' troppo lungo.
‫Ma per il resto, avrò un po' di pratica nel fare alcune previsioni.
‫Verifica se puoi chiamare la funzione di previsione con il set di dati X nello stesso formato dei dati su cui è stata addestrata.
‫E ci vediamo nel prossimo video.