‫现在魔术真的开始了｡
‫我对此感到非常兴奋, 因为为什么？
‫这就是我们一直在努力的目标｡
‫我们一直在训练｡
‫我们已经做了一大堆代码｡
‫我们一直在处理数据, 我们一直在填补缺失的数据, 我们一直在把它变成数字｡
‫我们已经训练了无数的机器学习模型｡
‫实际上, 这本笔记本里大概有五六本.
‫但现在我们终于要用一个经过训练的机器学习模型来做一些预测了｡
‫这就是机器学习的神奇之处, 对吧？
‫我们要做的就是把我们的模型放在这里, 我们训练过的那个｡
‫我们可以再做一次｡
‫这会给予我们一个分数｡
‫这是在心脏病数据集上训练CLF, X告诉我们的模型找到X训练和Y训练之间的模式｡
‫现在我们要做的是, 我们已经看到了C的得分｡
‫这是在测试数据集上评估模型, 所以数据是以前没有见过的｡
‫所以实际上score的幕后是模型在对X检验数据进行预测,
‫实际上是做出类似Y价差的东西, 然后将它们与Y检验进行比较｡
‫剧透一下, 我们其实一直在做预测, 但现在我们要亲眼看到它们｡
‫我们来看看这里｡
‫好吧, 我会的
‫一句评语｡
‫使用训练模型进行预测｡
‫现在, 有两种方法, 真实的的预测方法和我们想要使用的两种预测方法｡
‫一个是预测功能｡
‫实际上, 还有更多, 但这些是主要的预测函数,
‫然后两个是预测概率｡
‫我将首先介绍预测, 因为这是您要使用的主要功能｡
‫我们如何才能做到这一点？
‫好吧, 美好的事情是因为心灵贷款API的美好｡
‫对不对？
‫它被设计得非常好, 当你做一件事的时候, 这就是为什么我们可以很容易地在线性的随机森林分类器之前,
‫把我们的模型细分出来｡
‫几乎不管我们有什么样的模型, 都会有某种拟合函数,
‫一个评分函数来评估它, 还有一个预测函数, 所以很自然地, 让我们试着称之为自我, 而不是预测｡
‫如果我们在这里做预测, 你认为预测需要做什么｡
‫试图预测某人是否有心脏病｡
‫我们应该让模型预测什么？
‫这里重要的是记住我们的模型是在什么上学习的｡
‫在我们的例子中, 它是从这些特征上学习的｡
‫它是根据患者的不同身体参数或健康参数来学习的｡
‫所以预测功能是有意义
‫为了让我们的机器学习模型做出预测, 它必须被通过｡
‫类似的数据, 实际上是完全相同的数据或相同格式的数据, 它已经学习｡
‫让我们给予一个例子｡
‫如果这个不起作用, 我们就做一个不起作用的, p点数组, 然后在这里放一些随机的东西｡
‫1784年实际上有三四个｡
‫我本来想四个人的但还是按了｡
‫说来话长｡
‫短时间内转变成这样是行不通的｡
‫嗯嗯嗯
‫为什么该值错误？
‫我们下去吧｡
‫应为2D数组, 但得到一个D数组｡
‫它向我们展示了我们的阵列｡
‫我们放进去｡
‫使用任一数组重新调整数据的形状｡
‫如果数据具有单个要素或比率, 则进行整形;如果数据包含单个样本, 则对一个负要素或比率进行整形｡
‫但我们能做的是, 我们已经有了一些正确形状的数据, 这是X测试的形式｡
‫让我们来看看｡
‫在我们扣动扳机之前, 让我们提醒自己, X测试的形状, 因为要记住,
‫我们的模型是在训练数据上训练的, 它以前从未见过测试数据｡
‫所以如果我们想做预测, 它必须是这个形状｡
‫那就开始吧｡
‫-你好
‫这看起来像什么？
‫当我们在这里做预测的时候, 这让你想起了什么？
‫也许不会太多, 因为它只是一个0和1的数组, 如果你这么想的话也没关系｡
‫但如果我们看一下为什么要试验｡
‫我们得到了完全一样的东西｡
‫也许我们可以变成一条射线, 看看它是否会以完全相同的方式格式化｡
‫轰｡
‫我们走吧｡
‫所以现在我们所做的就是对测试数据进行预测来预测某人是否有心脏病｡
‫所以零或一｡
‫现在, 我们的标签与测试标签的格式相同, 因此我们的预测与测试标签的格式相同｡
‫这听起来有点拗口, 但你会明白为什么这很重要｡
‫所以现在我们可以把预言和事实进行比较｡
‫在我们的情况下, 这是事实｡
‫好吧, 我知道了
‫测试标签, 这是我们分割上面设置的数据的地方｡
‫我们在这里分｡
‫这些是我们的预测｡
‫所以一旦我们把它写进代码里, 它就会变得更有意义｡
‫因此, 将预测与真值标签进行比较, 以评估模型｡
‫把预测值保存到像y点差这样的地方是一种很好的做法｡
‫这是您可能在文档中看到内容
‫我们现在要做的是NP平均y点差等于y检验｡
‫轰｡
‫那我们现在在这里做什么？
‫我们用我们的模型做出预测, 并将预测与地面实况标签进行比较｡
‫实际上, 我在这里用了一个不同的词｡
‫事实真相｡
‫这是为什么的另一个名字｡
‫所以我把它和我们原始数据集的真实标签进行比较｡
‫把它拿下来｡
‫为什么也被称为地面实况｡
‫也许我应该把它和我们的命名法放在一起｡
‫但是这个数字让我们想起了什么？
‫好吧, 这之前是从哪里来的？
‫我们来看看f值, x检验, y检验｡
‫它们是完全一样的东西｡
‫真漂亮｡
‫所以我们在这里计算的是准确度, 或者只是比较模型和这个地图之间的关系, 这意味着,
‫对于这里的每个样本, 我们的模型实际上预测了这个标签吗？所以我们可以手动检查它, 零零, 是的｡
‫一个｡
‫我搞错了｡
‫我说对了｡
‫你说对了｡
‫我说对了｡
‫我们可以继续下去, 你可以想象, 如果你有成千上万个不同的标签｡
‫因此, 我们不会像以前那样手动执行此操作｡
‫还有一个办法｡
‫我们可以从Skyline Metrics､ 导入准确性､ 得分等方面进行分析｡
‫同样, 我们将在中介绍指标｡
‫我觉得下一节我们就太超前了｡
‫我正准备检查一下我们报道的内容｡
‫我们现在就可以｡
‫是的, 我知道
‫评估模型是下一节的内容, 但现在, 请在这里查看一下｡
‫准确度评分｡
‫为什么测试Y现在传播？
‫如果我们检查准确度得分, 如果我们返回此处并按shift
‫tab键, 返回给定测试数据和标签的平均准确度, 您认为会得出什么结果？
‫所以现在我们用这个吊杆, 同样的事情｡
‫所以如果我们在这里, 有三种不同的方法来做完全相同的事情｡
‫为什么？
‫是的｡
‫我的真名就是从那里来的对吧
‫地面真相｡
‫在我们的例子中, 我们的Y真标签或数据集附带的标签在测试数据中, 我们的预测标签保存到y差价中｡
‫他们在文档字符串中使用了y pred｡
‫这是准确性分类得分｡
‫真漂亮｡
‫这是用我们的分类模型进行预测的一种方法｡
‫现在我们来看一下, 我们说过有两种不同的方法预测和预测探测器｡
‫我们会给自己留一点意见｡
‫使用预测探测器进行预测｡
‫我在下一个视频里也会这么说, 对吧？
‫以确保这一个不会得到一个有点太长｡
‫但除此之外, 我将练习一下如何进行一些预测,
‫看看您是否可以使用与训练数据格式相同的X数据集调用predict函数｡
‫下一个视频里见｡