‫Ahora la magia realmente comienza a comenzar, y estoy muy emocionado por esto porque esto es lo
‫que hemos estado construyendo.
‫Hemos estado entrenando, hemos estado haciendo un montón de código.
‫Hemos estado trabajando con datos.
‫Sentimos que faltan datos.
‫Lo hemos estado convirtiendo en números.
‫Hemos estado entrenando innumerables modelos de aprendizaje automático.
‫Bueno, en realidad, probablemente unos cinco o seis en este cuaderno.
‫Pero ahora finalmente usaremos un modelo de aprendizaje automático de entrenamiento para hacer algunas predicciones.
‫Derecha.
‫Aquí es donde realmente se reduce la magia y el aprendizaje automático.
‫Derecha.
‫Entonces, lo que vamos a hacer es llevar nuestro modelo aquí, el que hemos entrenado.
‫Podemos ejecutar esto de nuevo.
‫Así que esto nos dará una puntuación aquí.
‫Entonces, esto es entrenar al cuero cabelludo en los datos de la enfermedad cardíaca, establezca la X que le dice a nuestro modelo que encuentre los patrones
‫entre el tren X y el tren Y.
‫Ahora, lo que vamos a hacer, hemos visto la puntuación de Safwat.
‫Ahora, esto está evaluando el modelo en el conjunto de datos de prueba.
‫Así que datos que no había visto antes.
‫Entonces, realmente, lo que está sucediendo detrás de escena con la puntuación es que el modelo está haciendo predicciones
‫sobre los datos de la prueba X, en realidad haciendo algo así como desfiles Y y luego comparándolos con la alerta de spoiler de la prueba Y.
‫De hecho, hemos estado haciendo predicciones, pero ahora las veremos en persona.
‫Así que vayamos aquí.
‫Estamos en un comentario usando un modelo entrenado para hacer predicciones.
‫Ahora, hay dos formas, formas reales de hacer predicciones con dos formas de hacer predicciones.
‫Queremos usar una es la función de predicción.
‫En realidad, hay algunos más sobre esto, pero estos son los principales.
‫Función de predicción.
‫Y luego dos es predecir prober.
‫Primero veremos predecir porque es el principal que desea usar.
‫¿Cómo podemos hacer esto?
‫Bueno, lo hermoso es que debido a la belleza de esta API Cyclone, ha sido diseñada de manera asombrosa.
‫Entonces, cuando haces una cosa, es por eso que podemos sustituir fácilmente nuestro modelo antes de la lineal A. B. C.
‫para aleatorio para clasificador.
‫Casi no importa qué modelo tengamos aquí, habrá algún tipo de función de ajuste, una función de
‫escuela para evaluarlo y una función de predicción.
‫Así que, naturalmente, intentemos llamar a sealife.
‫No prediga.
‫Ahora, ¿qué crees que podría necesitar predecir si intentáramos hacer predicciones aquí?
‫Tratando de predecir si alguien tuvo o no una enfermedad cardíaca, ¿qué deberíamos obtener de nuestro modelo para predecirlos?
‫Lo importante aquí es recordar sobre qué aprendió nuestro modelo.
‫Y en nuestro caso, se aprende sobre estas funciones.
‫Se aprende sobre estos diferentes parámetros corporales o de salud de un paciente.
‫Y entonces tiene sentido que la función de predicción para que nuestro modelo de aprendizaje automático haga
‫una predicción, tiene que ser datos similares pasados, en realidad exactamente los mismos datos, el mismo formato de datos sobre los que ha aprendido.
‫Así que demos un ejemplo.
‫Esto no funciona como uno que no funciona para empezar día a día y poner algunas cosas al azar
‫aquí, uno, siete, ocho, cuatro, bueno, en realidad tres, cuatro.
‫Miraba a las cuatro.
‫Pero de todos modos, en pocas palabras, cambiar a esto no funciona.
‫Mmm.
‫¿Por qué ese valor es un error?
‫Bajemos aquí.
‫Se esperaba de Deira, pero obtuve una Deira en su lugar.
‫Nos mostró.
‫Está bien.
‫Ponga los informes allí.
‫Cambie la forma de sus datos usando Aribert Reshape si sus datos tienen una característica única o correcta o remodele una
‫negativa si contiene una sola muestra.
‫Pero lo que podemos hacer, ya tenemos algunos datos en la forma correcta, y eso es en forma de prueba X.
‫Entonces, digamos, recordémonos antes de apretar el gatillo, la forma de la prueba X, porque recuerde, nuestro modelo se ha entrenado con
‫los datos de entrenamiento y nunca antes ha visto los datos de la prueba.
‫Entonces, si queremos hacer predicciones, tiene que tener esta forma.
‫Hagamoslo.
‫Ah, ¿cómo se ve esto?
‫¿A qué te recuerda esto cuando hacemos predicciones aquí?
‫Quizás no demasiado, porque es solo una serie de ceros y unos, y está bien si estás pensando
‫eso.
‫Pero si echamos un vistazo a ¿por qué probar?
‫De hecho, tenemos exactamente lo mismo, tal vez si vamos y somos Arae, veamos si se formatea exactamente
‫de la misma manera, boom, ahí vamos.
‫Así que ahora lo que hemos hecho es hacer predicciones sobre los datos de la prueba para predecir si alguien tiene o no
‫una enfermedad cardíaca o cero.
‫Ahora, nuestras etiquetas tienen el mismo formato que nuestras etiquetas de prueba, por lo que nuestras predicciones tienen el mismo formato
‫que nuestras etiquetas de prueba.
‫Y eso es un poco complicado.
‫Pero verás por qué esto es importante.
‫Entonces ahora podemos comparar las predicciones con la verdad.
‫En nuestro caso, esta es la verdad, ¿verdad?
‫Las etiquetas de prueba.
‫Aquí es donde dividimos nuestra configuración de datos aquí.
‫Lo dividimos aquí.
‫Y estas son nuestras predicciones, por lo que esto tiene un poco más de sentido aquí una vez que lo ponemos en código.
‫Por lo tanto, compare las predicciones con las etiquetas verdaderas para evaluar el modelo.
‫Es una buena práctica guardar las predicciones en algo así como generalizado.
‫Esto es lo que puede ver en la documentación, prueba X de predicción de acantilados.
‫Y ahora lo que vamos a hacer es explicar por qué desfiles es igual a por qué prueba.
‫Auge.
‫Entonces, ¿qué estamos haciendo aquí ahora?
‫Estamos haciendo predicciones aquí con nuestro modelo y comparamos las predicciones con las etiquetas de verdad
‫básica.
‫Bueno, en realidad, estoy usando una palabra diferente aquí.
‫Verdad fundamental.
‫Ese es otro nombre de por qué.
‫Así que lo estoy comparando con las etiquetas de verdad de nuestro conjunto de datos original.
‫Quita eso.
‫El por qué también se conoce como verdad fundamental.
‫Quizás debería haberlo puesto junto a nuestra nomenclatura.
‫Pero, ¿de dónde nos recuerda este número?
‫¿De dónde viene esto antes?
‫Así que tenemos que tomar notas de la prueba X de la escuela, la prueba Y es exactamente lo mismo.
‫Hermosa.
‫Entonces, lo que estamos calculando aquí es la precisión o simplemente comparando qué tan bien le fue al modelo con este
‫avión yendo alto para cada muestra aquí.
‫¿Nuestro modelo realmente predijo esa etiqueta para que podamos revisarla manualmente y llegar a cero cero?
‫Sí.
‫Uno.
‫Oh, me equivoqué.
‫Eso es correcto.
‫Lo entendí bien.
‫Eso es correcto.
‫Podríamos seguir con eso.
‫Puede imaginarse si tuviera miles y miles de etiquetas diferentes.
‫Así que no vamos a hacer eso manualmente como si alguna vez lo hiciéramos.
‫Hay una forma más de hacer esto.
‫Podemos pasar de Escalon, la puntuación de precisión de importación de métricas.
‫Y nuevamente, cubriremos métricas en él.
‫Creo que es la siguiente sección que nos adelantamos en la parte posterior para verificar.
‫Lo que estamos cubriendo no hará eso ahora.
‫Sí, evaluar un modelo es la siguiente sección.
‫Pero por ahora, para comprobarlo aquí, puntuación de precisión.
‫¿Por qué probar?
‫¿Por qué se propaga ahora?
‫¿Con qué crees que saldrá esto si comprobamos la puntuación de precisión?
‫Si volvemos aquí, la pestaña impresionante devuelve la precisión media en los datos y etiquetas de prueba y entrega.
‫Entonces, si ejecutamos este BOEM, lo mismo, entonces hay tres formas diferentes de hacer exactamente lo mismo, si
‫vamos aquí, ¿por qué intentar ver eso?
‫De ahí es de donde saqué el verdadero nombre, ¿verdad?
‫La verdad fundamental.
‫En nuestro caso, nuestras etiquetas y true o las etiquetas que vinieron con nuestro conjunto de datos están en los datos de prueba y nuestras
‫etiquetas de predicción se dicen para Y parades.
‫Se han utilizado ampliamente aquí en el diccionario.
‫Así que esta es la puntuación de clasificación de precisión.
‫Hermosa.
‫Así que esa es una forma de hacer predicciones con nuestro modelo de clasificación.
‫Entonces, digamos aquí arriba, dijimos que había dos formas diferentes de predecir y predecir que el
‫prober dejará un pequeño comentario para nosotros, hacer predicciones con predecir prober.
‫Ahora, voy a decir esto para el próximo video, ¿verdad?
‫Para asegurarse de que este no sea demasiado largo.
‫Pero de lo contrario, tendré un poco de práctica para hacer algunas predicciones.
‫Vea si puede llamar a la función de predicción con el conjunto de datos X en el mismo formato que los datos con los que está
‫entrenado.
‫Y te veo en el siguiente video.