‫さあ､ 魔法の始まりです｡
‫と､ とても楽しみにしているのですが､ なぜでしょうか？
‫これが､ 私たちが積み重ねてきたものです｡
‫トレーニングをしてきました｡
‫一通りのコードを書いてきました｡
‫データを扱い､ 足りないデータを補い､ 数字に変えてきた｡
‫私たちは､ 数え切れないほどの機械学習モデルを訓練してきました｡
‫まあ､ 実際には､ このノートに5､ 6個くらいかな｡
‫でも､ いよいよ学習させた機械学習モデルを使って､ 予測をしていきます｡
‫機械学習の魔法は､ まさにここにあるのではないでしょうか？
‫これから行うのは､ トレーニングしたモデルをここに持ってくることです｡
‫これをもう一度実行することができます｡
‫つまり､ ここで点数が出るわけです｡
‫つまり､ 心臓病のデータセットでCLFを学習させ､ XはX trainとY trainの間のパターンを見つけるようにモデルに指示します｡
‫さて､ これからどうするかですが､ Cのスコアは見ました｡
‫これはテストデータセットでモデルを評価するもので､ 今まで見たことのないデータです｡
‫つまり､ スコアの裏側で実際に行われているのは､ Xテストのデータに対してモデルが予測を行い､
‫実際にYスプレッドみたいなものを作って､ Yテストと比較しているということなんです｡
‫ネタバレになりますが､ 実は今までなんとなく予想はしていたのですが､ 実際に見てみることにします｡
‫では､ ここに行ってみましょう｡
‫わかりました｡
‫コメント
‫学習させたモデルを使って予測する｡
‫さて､ 私たちが使いたい予測の方法には､ 2つの本当の方法があります｡
‫ひとつは予測機能｡
‫実はこれ以外にもいくつかあるのですが､ 主なものは､ 機能を予測するものと､
‫確率を予測するものです｡
‫主に使いたいのはこれなので､ まず予測を見てみます｡
‫どうすればいいのでしょうか｡
‫まあ､ 美しいのはサイキックローンAPIのせいなんですけどね｡
‫そうだろ？
‫そのため､ ランダムフォレスト分類器では､ 線形分類の前に簡単にモデルをサブアウトすることができます｡
‫どんなモデルであっても､ フィット関数､ それを評価するスコア関数､
‫そして予測関数があるはずなので､ 当然､ 自己呼び出し､ 予測なしを試してみましょう｡
‫さて､ ここで予測をしようとすると､ どのようなことが必要になると思いますか？
‫心臓病かどうかを予測しようとしたこと｡
‫何を基準にモデルを予測させればいいのか？
‫ここで重要なのは､ 私たちのモデルが何に基づいて学習されたかを覚えておくことです｡
‫そして､ 私たちの場合は､ このような機能で学習しています｡
‫このように､ 患者さんのさまざまな身体パラメータや健康パラメータをもとに学習していきます｡
‫だから､ 機能を予測することに意味があるのです｡
‫機械学習モデルが予測をするためには､ 合格しなければならない｡
‫類似のデータ､ 実際には全く同じデータ､ または同じ形式のデータで学習したもの｡
‫では､ 例を挙げてみましょう｡
‫これでダメなら､ もともとダメなものを作ってpドット配列にして､ ここに適当なものを入れよう｡
‫1784年実際に3 4｡
‫私は4つを見ていたのですが､ とにかく押してください｡
‫長い話だ｡
‫これにショートシフトするとうまくいかない｡
‫うーん｡
‫なぜその値がエラーになるのですか？
‫ここで降りましょう｡
‫2次元の配列を期待したが､ 代わりに1次元の配列が得られた｡
‫私たちのアレイを見せてくれたのです｡
‫入れました｡
‫どちらかの配列を使って､ データをリシェイプします｡
‫データに1つの特徴やレートがある場合はリシェイプ､ 1つのサンプルが含まれている場合は1つのネガティブをリシェイプします｡
‫しかし､ 私たちにできることは､ すでに正しい形のデータがあり､ それはXテストという形になっていることです｡
‫では､ 見てみましょう｡
‫引き金を引く前に､ Xテストの形状を思い出してください｡ モデルはトレーニングデータで学習し､ テストデータを見たことがないことを思い出してください｡
‫だから､ 予測を立てるなら､ この形でなければならないのです｡
‫では､ やってみましょう｡
‫嗚呼｡
‫これはどのようなものでしょうか｡
‫ここで予想をしていると､ 何を思い出すでしょうか｡
‫0と1の配列だからあんまり......そう思っている人は大丈夫｡
‫しかし､ なぜテストなのかを見てもらうと｡
‫実は全く同じものを持っているんです｡
‫もし､ 私たちがレイになったら､ まったく同じようにフォーマットできるかどうか見てみましょう｡
‫ブームです｡
‫これでよしとしよう｡
‫そこで今度は､ テストデータから心臓病であるかどうかを予測しました｡
‫だから､ 0か1か｡
‫さて､ ラベルはテストラベルと同じフォーマットなので､ 予測もテストラベルと同じフォーマットになります｡
‫さて､ ちょっと口惜しいですが､ なぜこれが重要なのか､ おわかりいただけると思います｡
‫そこで､ 今度は予測と真実を比較してみましょう｡
‫私たちの場合､ これが真理です｡
‫そうですね｡
‫テストラベルは､ ここで上に設定したデータを分割しています｡
‫ここで割り切りました｡
‫そして､ これが私たちの予測です｡
‫これは､ コードに書き込むともう少し理解できるようになります｡
‫そこで､ 予測値と真実のラベルを比較して､ モデルを評価する｡
‫Yスプレッドみたいなものに予測を保存しておくのは､ ある意味いい練習になりますね｡
‫ドキュメントを見ると､ こんな感じです｡
‫Clf predict x testと､ これから行うのはNP mean y spreads equals y testです｡
‫ブームです｡
‫さて､ ここで何をするのか？
‫ここでは､ モデルを使って予測を行い､ その予測とグランド・トゥルースのラベルを比較しているのです｡
‫そして実は､ ここでは別の言葉を使っています｡
‫グラウンド・トゥルース
‫それは､ 別名「なぜ」です｡
‫そこで､ 元のデータセットの真実のラベルと比較しているのです｡
‫それを撤去してください｡
‫なぜかというと､ グランドトゥルース（ground truth）とも呼ばれるからです｡
‫私たちの命名規則と一緒に載せておけばよかったかもしれませんね｡
‫しかし､ この数字はどこから連想されるのだろうか｡
‫えーと､ 以前はどこからが？
‫そこで､ f score､ x test､ y testを見ることになる｡
‫全く同じものなんです｡
‫美しい｡
‫つまり､ ここにある各サンプルについて､ モデルが実際にそのラベルを予測したかどうかを調べ､
‫手動でそれを調べて､ 「ゼロゼロイエップ」とします｡
‫ひとつ｡
‫間違えました｡
‫その通りだ｡
‫さらに､ 何千､ 何万もの異なるラベルがあれば､ 想像できるかもしれませんね｡
‫だから､ 手動でそんなことをすることはまるでない｡
‫もうひとつ方法があります｡
‫Skyline Metricsから､ インポート精度､ スコアと進みます｡
‫繰り返しになりますが､ メトリクスについてはinで説明します｡
‫先走ったのは次のセクションだと思います｡
‫何を取材しているのか確認しようと思って｡
‫今､ それをやるかもしれない｡
‫そうですね｡
‫モデルの評価は次のセクションで行いますが､ とりあえず､ ここで確認しておいてください｡
‫アキュラシー・スコア
‫なぜ今､ テストYが普及するのか？
‫精度のスコアをチェックする場合､ ここに戻ってシフトタブを押すと､ 与えられたテストデータとラベルに対する平均精度が返されると思うのですが､
‫どうでしょうか｡
‫だから､ 今､ このブームを走らせても同じことだ｡
‫つまり､ 全く同じことをするのに3つの異なる方法がここにあるのです｡
‫なぜ？
‫本当です｡
‫ほら､ そこから本当の名前が出てきたでしょ？
‫地の文です｡
‫この場合､ Yの真のラベル､ つまりデータセットに付属するラベルはテストデータにあり､ 予測ラベルはyのスプレッドに保存されています｡
‫docstringでは､ このy predが使われているそうです｡
‫これが精度の分類スコアなんですね｡
‫美しい｡
‫これが分類モデルによる予測の1つの方法ですね｡
‫さて､ ここまでで「予測」と「予知」の2つの方法があると述べました｡
‫自分たちのために､ 少しコメントを残しておこう｡
‫プレディクトプローバで予測する｡
‫さて､ 次の動画ではこんなことを言いますよ？
‫これがちょっと長くならないように｡
‫でも､ そうでなければ､ 予測関数を学習させたデータと同じ形式のX個のデータセットで予測関数を呼び出せるかどうか､
‫予測をする練習を少ししてみますね｡
‫そして､ 次のビデオでお会いしましょう｡