‫Şimdi sihir gerçekten başlıyor.
‫Bunun için çok heyecanlıyım çünkü neden?
‫Bunun için inşa ediyorduk.
‫Antrenman yapıyorduk.
‫Bir sürü kod yazıyoruz.
‫Verilerle çalıştık, eksik verileri doldurduk, sayılara dönüştürdük.
‫Sayısız makine öğrenimi modelini eğitiyoruz.
‫Aslında, bu defterde muhtemelen beş ya da altı tane var.
‫Ama şimdi nihayet bazı tahminler yapmak için eğitimli bir makine öğrenimi modeli kullanacağız.
‫Makine öğrenimindeki sihir burada ortaya çıkıyor, değil mi?
‫Şimdi yapacağımız şey, eğittiğimiz modelimizi buraya almak olacak.
‫Bunu tekrar çalıştırabiliriz.
‫Yani bu bize burada bir skor verecek.
‫Yani bu, CLF'yi kalp hastalığı veri seti üzerinde eğitiyor ve X, modelimize X treni ile Y treni arasındaki örüntüleri
‫bulmasını söylüyor.
‫Şimdi yapacağımız şey, C skorunu gördük.
‫Şimdi bu, modeli test veri setinde, yani daha önce görmediği veriler üzerinde değerlendiriyor.
‫Yani aslında skorla ilgili perde arkasında olan şey, modelin X Testi verileri üzerinde tahminler
‫yapması, aslında Y spreadleri gibi bir şey yapması ve ardından bunları Y testiyle karşılaştırmasıdır.
‫Spoiler uyarısı, aslında bir süredir tahminlerde bulunuyorduk, ancak şimdi onları canlı olarak
‫göreceğiz.
‫Şuraya gidelim.
‫Tamam.
‫Bir yorum.
‫Tahminlerde bulunmak için eğitimli bir model kullanın.
‫Şimdi, tahminlerde bulunmak için kullanmak istediğimiz iki yol ile iki gerçek yol var.
‫Bunlardan biri tahmin işlevidir.
‫Aslında, bundan birkaç tane daha var, ancak bunlar ana olanlar işlevi tahmin ediyor
‫ve sonra iki tanesi proba tahmin ediyor.
‫İlk olarak tahmine bakacağım çünkü kullanmak isteyeceğiniz ana tahmin bu.
‫Bunu nasıl yapabiliriz?
‫Güzel olan şey, psişik kredi API'sinin güzelliğinden kaynaklanıyor.
‫Değil mi?
‫Bir şey yaptığınızda inanılmaz bir şekilde tasarlanmıştır, bu yüzden rastgele orman sınıflandırıcı için
‫doğrusal konuşmadan önce modelimizi kolayca alt edebiliriz.
‫Burada hangi modele sahip olursak olalım, bir tür uyum fonksiyonu, bunu değerlendirmek
‫için bir puan fonksiyonu ve bir tahmin fonksiyonu olacaktır, bu yüzden doğal olarak kendini çağırmayı deneyelim, tahmin etmeyin.
‫Şimdi, burada tahminler yapmaya çalışıyor olsaydık, sizce tahminlerin ne olması gerekirdi?
‫Birinin kalp hastası olup olmadığını tahmin etmeye çalışmak.
‫Modelimizin neyi tahmin etmesini sağlamalıyız?
‫Burada önemli olan, modelimizin ne üzerine öğrenildiğini hatırlamaktır.
‫Ve bizim durumumuzda, bu özellikleri öğrendi.
‫Bir hastanın bu farklı vücut parametreleri veya sağlık parametreleri üzerinde öğrenilir.
‫Bu yüzden işlevin tahmin edilmesi mantıklıdır.
‫Makine öğrenimi modelimizin bir tahminde bulunabilmesi için bu tahminin geçilmesi gerekmektedir.
‫Benzer veriler, aslında tam olarak aynı veriler veya öğrendiği verilerin aynı formatı.
‫Bir örnek verelim.
‫Bu çalışmazsa, başlangıçta çalışmayan bir tane yaparız ve p nokta dizisi ve buraya rastgele bazı şeyler
‫koyarız.
‫1784 aslında üç dört.
‫Dört taneye bakıyordum ama yine de basın.
‫Uzun hikaye.
‫Buna kısa bir geçiş işe yaramıyor.
‫Hmm.
‫Bu değer neden hatalı?
‫Şuradan aşağı inelim.
‫2d dizisi bekliyordum ama bunun yerine bir D dizisi aldım.
‫Bize dizilişimizi gösterdi.
‫Oraya koyduk.
‫Herhangi bir diziyi kullanarak verilerinizi yeniden şekillendirin.
‫Verilerinizde tek bir özellik veya oran varsa yeniden şekillendirin veya tek bir örnek içeriyorsa bir negatif olanı yeniden şekillendirin.
‫Ancak yapabileceğimiz şey, zaten doğru şekilde bazı verilere sahip olmamız ve bunun X testi şeklinde olmasıdır.
‫Bakalım.
‫Tetiği çekmeden önce kendimize X testinin şeklini hatırlatalım, çünkü unutmayın, modelimiz eğitim verileri
‫üzerinde eğitim aldı ve test verilerini daha önce hiç görmedi.
‫Yani tahminlerde bulunmak istiyorsak bu şekilde olması gerekiyor.
‫O zaman yapalım.
‫Aha.
‫Bu neye benziyor?
‫Burada tahminlerde bulunurken bu size neyi hatırlatıyor?
‫Belki de çok fazla değil çünkü sadece birler ve sıfırlardan oluşan bir dizi ve eğer böyle düşünüyorsanız sorun
‫değil.
‫Ama neden test ettiğimize bir bakarsak.
‫Aslında bizde de tam olarak aynı şey var.
‫Belki gidip bir ışın olsak, bakalım aynı şekilde formatlanacak mı?
‫Bum.
‫İşte oldu.
‫Şimdi yaptığımız şey, bir kişinin kalp hastası olup olmadığını tahmin etmek için test verileri üzerinde tahminler
‫yapmaktır.
‫Yani sıfır ya da bir.
‫Şimdi, etiketlerimiz test etiketlerimizle aynı formattadır, bu nedenle tahminlerimiz test etiketlerimizle
‫aynı formattadır.
‫Şimdi bu biraz uzun oldu ama bunun neden önemli olduğunu anlayacaksınız.
‫Şimdi tahminleri gerçekle karşılaştırabiliriz.
‫Bizim durumumuzda gerçek budur.
‫Doğru.
‫Test etiketleri, burada yukarıda ayarladığımız verileri böldüğümüz yerdir.
‫Burada paylaşırız.
‫Bunlar da bizim tahminlerimiz.
‫Bu yüzden, bunu koda döktüğümüzde burada biraz daha anlamlı olacaktır.
‫Bu yüzden modeli değerlendirmek için tahminleri gerçek etiketlerle karşılaştırın.
‫Tahminleri y spread gibi bir şeye kaydetmek iyi bir uygulamadır.
‫Belgelerde görebileceğiniz şey budur.
‫Clf predict x testi ve şimdi yapacağımız şey NP mean y spreads equals y testi.
‫Bum.
‫Peki şimdi burada ne yapıyoruz?
‫Burada modelimizle tahminler yapıyoruz ve tahminleri temel gerçek etiketleriyle karşılaştırıyoruz.
‫Aslında burada farklı bir kelime kullanıyorum.
‫Temel gerçek.
‫Bu da nedeninin başka bir adı.
‫Bu yüzden orijinal veri setimizdeki gerçek etiketlerle karşılaştırıyorum.
‫İndir şunu.
‫Neden zemin gerçeği olarak da adlandırılır.
‫Belki de bunu isimlendirmemizin yanına koymalıydım.
‫Peki bu sayı bize neyi hatırlatıyor?
‫Peki, bu daha önce nereden geliyor?
‫Yani ll f skoru, x testi, y testini göreceğiz.
‫İkisi de aynı şey.
‫Çok güzel.
‫Burada hesapladığımız şey doğruluktur ya da modelin bu haritayla ne kadar iyi performans gösterdiğini karşılaştırmaktır, yani,
‫hey, buradaki her örnek için modelimiz gerçekten bu etiketi tahmin etti mi, böylece manuel olarak üzerinden geçebilir
‫ve sıfır sıfır evet diyebiliriz.
‫Bir.
‫Bunu yanlış anlamışım.
‫Bunu doğru anladım.
‫Bunu doğru anladın.
‫Bunu doğru anladım.
‫Ve binlerce ve binlerce farklı etiketiniz olduğunu hayal edebileceğiniz şekilde devam edebiliriz.
‫Bu yüzden bunu sanki hiç yapmayacakmışız gibi manuel olarak yapmayacağız.
‫Bunu yapmanın bir yolu daha var.
‫Skyline Metrics'ten doğruluğu ve puanı içe aktarabiliriz.
‫Yine, metrikleri içeride ele alacağız.
‫Sanırım bir sonraki bölümde kendimizi aşıyoruz.
‫Neyi kapsadığımızı kontrol etmek üzereydim.
‫Bunu şimdi yapabiliriz.
‫Evet.
‫Bir modeli değerlendirmek bir sonraki bölümdür, ancak şimdilik buraya göz atın.
‫Doğruluk Puanı.
‫Neden Test Y şimdi yayılıyor?
‫Doğruluk skorunu kontrol ediyorsak, buraya geri dönüp shift sekmesine basarsak, verilen test verileri
‫ve etiketler üzerindeki ortalama doğruluğu döndürürse, bunun ne ile sonuçlanacağını düşünüyorsunuz?
‫Şimdi bu patlamayı çalıştırıyoruz, aynı şey.
‫Yani buraya gidersek aynı şeyi yapmanın üç farklı yolu var.
‫Neden?
‫Doğru.
‫Gördün mü, gerçek ismi buradan aldım, değil mi?
‫Temel gerçek.
‫Bizim durumumuzda, Y gerçek etiketlerimiz veya veri setimizle birlikte gelen etiketler test verilerinde bulunur ve tahmin
‫etiketlerimiz y spreadlerine kaydedilir.
‫Burada doküman dizisinde y pred kullanmışlar.
‫Yani bu, doğruluk sınıflandırma puanıdır.
‫Çok güzel.
‫Bu da sınıflandırma modelimizle tahminler yapmanın bir yoludur.
‫Şimdi burada iki farklı tahmin yöntemi olduğunu söylemiştik.
‫Kendimiz için küçük bir yorum bırakacağız.
‫Predict prober ile tahminler yapın.
‫Şimdi, bunu bir sonraki video için söyleyeceğim, tamam mı?
‫Bunun çok uzun sürmeyeceğinden emin olmak için.
‫Ancak bunun dışında, bazı tahminler yaparak biraz pratik yapacağım ve tahmin işlevini, üzerinde eğitildiği
‫verilerle aynı formattaki X veri kümesiyle çağırıp çağıramayacağınızı göreceğim.
‫Bir sonraki videoda görüşmek üzere.