‫Agora a mágica realmente começa, e estou muito animado com isso, porque é isso
‫que estamos construindo.
‫Temos treinado, feito um monte de código.
‫Trabalhamos com dados.
‫Sentimos falta de dados.
‫Temos transformado isso em números.
‫Temos treinado inúmeros modelos de aprendizado de máquina.
‫Bem, na verdade, provavelmente cerca de cinco ou seis neste caderno.
‫Mas agora vamos finalmente usar um modelo de aprendizado de máquina de treinamento para fazer algumas previsões.
‫Direito.
‫É aí que a mágica e o aprendizado de máquina realmente se resumem.
‫Direito.
‫Então o que vamos fazer é pegar nosso modelo aqui, aquele que treinamos.
‫Podemos executar isso novamente.
‫Então, isso vai nos dar uma pontuação aqui.
‫Portanto, este é o scalf de treinamento nos dados de doenças cardíacas, defina o X dizendo ao nosso modelo para encontrar os padrões entre
‫o trem X e o trem Y.
‫Agora, o que vamos fazer, vimos a pontuação de Safwat.
‫Agora, isso está avaliando o modelo no conjunto de dados de teste.
‫Portanto, dados que ele não viu antes.
‫Então, realmente, o que está acontecendo nos bastidores com a pontuação é que o modelo está fazendo
‫previsões sobre os dados de teste X, realmente fazendo algo como desfiles Y e comparando-os com o alerta de spoiler de teste Y.
‫Na verdade, temos feito previsões, mas agora vamos vê-las na carne.
‫Então vamos aqui.
‫Estamos em um comentário usando um modelo treinado para fazer previsões.
‫Agora, existem duas maneiras, maneiras reais de fazer previsões com duas maneiras de fazer previsões.
‫Queremos usar uma é a função de previsão.
‫Na verdade, há mais alguns sobre isso, mas esses são os principais.
‫Função de previsão.
‫E então dois são preditores mais probadores.
‫Vamos dar uma olhada no prognóstico primeiro, porque o principal que você deseja usar.
‫Como podemos fazer isso?
‫Bem, o que é bonito é que, por causa da beleza dessa API Cyclone, ela foi projetada de maneira incrível.
‫Então, quando você faz uma coisa, é por isso que poderíamos facilmente subtrair nosso modelo antes do A linear. B. C.
‫para aleatório para classificador.
‫Quase não importa o modelo que temos aqui, haverá algum tipo de função de ajuste, uma função de
‫escola para avaliá-lo e uma função de previsão.
‫Então, naturalmente, vamos tentar chamar a vida marinha.
‫Não preveja.
‫Agora, o que você acha que a previsão precisaria fazer se estivéssemos tentando fazer previsões aqui?
‫Tentando prever se alguém tinha ou não doenças cardíacas, o que devemos usar em nosso modelo para prevê-los?
‫O importante aqui é lembrar sobre o que nosso modelo aprendeu.
‫E, em nosso caso, ele aprendeu com esses recursos.
‫É aprendido sobre esses diferentes parâmetros corporais ou parâmetros de saúde de um paciente.
‫E, portanto, faz sentido que a função de previsão para que nosso modelo de aprendizado de
‫máquina faça uma previsão, tem que ser dados semelhantes anteriores, na verdade os mesmos dados, o mesmo formato de dados que aprendeu.
‫Então, vamos dar um exemplo.
‫Isso não funciona como alguém que não funciona no início do dia a dia e coloca algumas coisas aleatórias
‫aqui, um, sete, oito, quatro, bem, na verdade três, quatro.
‫Eu estava olhando para quatro.
‫Mas de qualquer maneira, encurtando a história, mudar para isso não funciona.
‫Hmm.
‫Por que esse valor é um erro?
‫Vamos descer aqui.
‫Esperado para Deira, mas obteve um Deira em vez disso.
‫Isso nos mostrou.
‫Tudo bem.
‫Coloque o relatório lá.
‫Remodele seus dados usando Aribert Remodelar se seus dados tiverem um único recurso ou remodele um negativo se
‫ele contiver uma única amostra.
‫Mas o que podemos fazer, já temos alguns dados na forma correta, e isso na forma de teste X.
‫Então, digamos que vamos nos lembrar, antes de puxar o gatilho, a forma do teste X, porque lembre-se, nosso modelo
‫treinou nos dados de treinamento e nunca viu os dados de teste antes.
‫Portanto, se queremos fazer previsões, tem que ser desta forma.
‫Então, vamos fazê-lo.
‫Ah, como é isso?
‫O que isso lembra quando estamos fazendo previsões aqui?
‫Talvez não muito, porque é apenas um arranjo de zeros e uns, e está tudo bem se você está pensando
‫assim.
‫Mas se dermos uma olhada em por que testar?
‫Na verdade, temos exatamente a mesma coisa, talvez se formos e sermos Arae, veremos se formatará exatamente
‫da mesma maneira, bum, aí vamos nós.
‫Portanto, agora o que fizemos foi fazer previsões sobre os dados do teste para prever se alguém tem ou não
‫doença cardíaca ou zero um.
‫Agora, nossos rótulos estão no mesmo formato que nossos rótulos de teste, portanto, nossas previsões estão no mesmo formato
‫que nossos rótulos de teste.
‫E isso é um pouco complicado.
‫Mas você verá por que isso é importante.
‫Portanto, agora podemos comparar as previsões com a verdade.
‫No nosso caso, essa é a verdade, certo?
‫Os rótulos de teste.
‫É aqui que dividimos nossos dados configurados acima.
‫Nós dividimos aqui.
‫E essas são nossas previsões, então isso faz um pouco mais de sentido aqui, uma vez que colocamos no código.
‫Portanto, compare as previsões com os rótulos verdadeiros para avaliar o modelo.
‫É uma boa prática salvar previsões generalizadas.
‫Isso é o que você pode ver na documentação, teste de previsão X do precipício.
‫E agora o que vamos fazer é explicar porque desfiles é igual a porque test.
‫Estrondo.
‫Então agora o que estamos fazendo aqui?
‫Estamos fazendo previsões aqui com nosso modelo e comparando as previsões com os rótulos da verdade
‫fundamental.
‫Bem, na verdade, estou usando uma palavra diferente aqui.
‫Verdade fundamental.
‫Esse é outro nome para o porquê.
‫Portanto, estou comparando com os rótulos verdadeiros de nosso conjunto de dados original.
‫Tire isso.
‫O porquê também é conhecido como verdade fundamental.
‫Talvez eu devesse ter colocado isso lá em nossa nomenclatura.
‫Mas de onde esse número nos lembra?
‫De onde vem isso antes?
‫Portanto, temos que observar o teste X da escola e o teste Y exatamente a mesma coisa.
‫Bela.
‫Então, o que estamos calculando aqui é a precisão ou apenas comparando o quão bem o modelo se saiu com este
‫avião voando alto para cada amostra aqui.
‫Nosso modelo realmente previu esse rótulo para que possamos examiná-lo manualmente e chegar a zero zero?
‫Sim.
‫1.
‫Oh, eu entendi errado.
‫Acertou nessa.
‫Eu acertei.
‫Acertou nessa.
‫Nós poderíamos continuar nisso.
‫Você pode imaginar se você tivesse milhares e milhares de rótulos diferentes.
‫Portanto, não vamos fazer isso manualmente, como se jamais fosse fazer.
‫Existe mais uma maneira de fazer isso.
‫Podemos ir de Escalon, a pontuação de precisão de importação de métricas.
‫E, novamente, vamos cobrir as métricas nele.
‫Acho que é a próxima seção que estamos nos adiantando na parte de trás para verificar.
‫O que estamos cobrindo não fará isso agora.
‫Sim, avaliar um modelo é a próxima seção.
‫Mas, por agora, para verificar aqui, pontuação de precisão.
‫Por que testar?
‫Por que se espalha agora?
‫O que você acha que resultará disso se estivermos verificando a pontuação de precisão?
‫Se voltarmos aqui, a guia impressionante retorna a precisão média nos dados e rótulos de doação e teste.
‫Então, agora, se executarmos este BOEM, a mesma coisa, então três maneiras diferentes de fazer exatamente a mesma coisa, se
‫formos aqui, por que tentar ver isso?
‫Foi daí que tirei o nome verdadeiro, certo.
‫A verdade fundamental.
‫Em nosso caso, nossos y rótulos verdadeiros ou os rótulos que vieram com nosso conjunto de dados estão nos dados de teste e nossos
‫rótulos de predição são chamados de Y desfiles.
‫Eles usaram amplamente aqui no dicionário.
‫Portanto, esta é a pontuação da classificação de precisão.
‫Bela.
‫Essa é uma maneira de fazer previsões com nosso modelo de classificação.
‫Então, agora digamos aqui em cima, dissemos que havia duas maneiras diferentes de prever e prever prober,
‫que deixarão um pequeno comentário para nós mesmos, fazer previsões com predizer prober.
‫Agora, vou dizer isso para o próximo vídeo, certo.
‫Para garantir que este não fique um pouco longo.
‫Mas, caso contrário, terei um pouco de prática em fazer algumas previsões.
‫Veja se você pode chamar a função de previsão com o conjunto de dados X no mesmo formato dos dados em que é treinado.
‫E te vejo no próximo vídeo.