‫Bây giờ điều kỳ diệu thực sự bắt đầu bắt đầu.
‫Và tôi rất vui mừng vì điều này vì tại sao?
‫Đây là những gì chúng tôi đã xây dựng.
‫Chúng tôi đã được đào tạo.
‫Chúng tôi đã làm rất nhiều mã.
‫Chúng tôi đang làm việc với dữ liệu, chúng tôi đã lấp đầy những dữ liệu còn thiếu, chúng tôi đang biến nó thành những con số.
‫Chúng tôi đã và đang đào tạo vô số mô hình học máy.
‫Thực ra, có lẽ khoảng năm hoặc sáu trong sổ tay này.
‫Nhưng bây giờ chúng tôi cuối cùng sẽ sử dụng một mô hình học máy được đào tạo để đưa ra một số dự đoán.
‫Đây là nơi mà điều kỳ diệu trong học máy thực sự xuất hiện, phải không?
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm là chúng tôi sẽ lấy mô hình của chúng tôi ở đây, mô hình mà chúng tôi đã đào tạo.
‫Chúng ta có thể chạy lại.
‫Vì vậy, điều này sẽ cho chúng ta một điểm ở đây.
‫Vì vậy, đây là đào tạo CLF về tập dữ liệu bệnh tim, X nói với mô hình của chúng tôi để tìm ra các mô hình giữa
‫chuyến tàu X và chuyến tàu Y.
‫Bây giờ những gì chúng ta sẽ làm, chúng ta đã thấy điểm C.
‫Bây giờ điều này đang đánh giá mô hình trên tập dữ liệu thử nghiệm nên dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây.
‫Vì vậy, thực sự những gì đang diễn ra đằng sau hậu trường với điểm số là mô hình đang đưa ra dự đoán trên
‫dữ liệu Kiểm tra X, thực sự tạo ra một thứ gì đó giống như Y lan truyền và sau đó so sánh chúng với Y kiểm tra.
‫Cảnh báo spoiler, chúng tôi thực sự đã đưa ra dự đoán, nhưng bây giờ chúng tôi sẽ nhìn thấy chúng bằng
‫xương bằng thịt.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Được rồi.
‫Một lời bình luận.
‫Sử dụng một mô hình được đào tạo để đưa ra dự đoán.
‫Bây giờ, có hai cách thực tế để đưa ra dự đoán với hai cách đưa ra dự đoán mà chúng tôi muốn sử dụng.
‫Một là chức năng dự đoán.
‫Trên thực tế, có một số nhiều hơn thế này, nhưng đây là những chức năng chính dự
‫đoán và sau đó hai là dự đoán proba.
‫Tôi sẽ xem xét dự đoán trước vì đây là dự đoán chính mà bạn muốn sử dụng.
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Chà, điều đẹp đẽ là do vẻ đẹp của API cho vay tâm linh.
‫Đúng?
‫Nó được thiết kế tuyệt vời đến nỗi khi bạn làm một việc, đó là lý do tại sao chúng tôi có thể dễ dàng loại bỏ
‫mô hình của mình trước khi nói tuyến tính cho bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Hầu như không có vấn đề gì mô hình mà chúng tôi có ở đây, sẽ có một
‫số loại chức năng phù hợp, một chức năng điểm để đánh giá nó và một chức năng dự đoán, vì vậy tự nhiên chúng ta hãy thử gọi tự, đừng dự đoán.
‫Bây giờ bạn nghĩ dự đoán có thể cần thực hiện những gì nếu chúng tôi cố gắng đưa ra dự đoán ở đây.
‫Cố gắng dự đoán xem ai đó có bị bệnh tim hay không.
‫Chúng ta nên lấy mô hình của mình để dự đoán điều gì?
‫Điều quan trọng ở đây là hãy nhớ mô hình của chúng ta đã học được là gì.
‫Và trong trường hợp của chúng tôi, nó đã học được trên các tính năng này.
‫Nó được học dựa trên các thông số cơ thể khác nhau hoặc các thông số sức khỏe của một bệnh nhân.
‫Và vì vậy nó có ý nghĩa rằng chức năng dự đoán.
‫Để mô hình học máy của chúng tôi đưa ra dự đoán, nó phải được thông qua.
‫Dữ liệu tương tự, thực sự là cùng một dữ liệu hoặc cùng một định dạng dữ liệu mà nó đã học.
‫Vì vậy, hãy đưa ra một ví dụ.
‫Nếu điều này không hiệu quả, chúng tôi sẽ tạo một mảng không hoạt động để bắt đầu với mảng chấm p và đặt một số thứ ngẫu
‫nhiên vào đây.
‫1784 thực sự là ba bốn.
‫Tôi đã nhìn vào bốn nhưng vẫn nhấn.
‫Câu chuyện dài.
‫Chuyển đổi ngắn hạn sang việc này không hiệu quả.
‫Hừ!
‫Tại sao giá trị đó lại bị lỗi?
‫Hãy đi xuống đây.
‫Mong đợi mảng 2d nhưng có một mảng D thay thế.
‫Nó cho chúng tôi thấy mảng của chúng tôi.
‫Chúng tôi đưa vào đó.
‫Định hình lại dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng một trong hai mảng.
‫Định hình lại nếu dữ liệu của bạn có một tính năng hoặc một tỷ lệ hoặc định hình lại một tính năng phủ định nếu nó chứa một
‫mẫu duy nhất.
‫Nhưng những gì chúng tôi có thể làm, chúng tôi đã có một số dữ liệu ở dạng chính xác và đó là ở dạng bài kiểm tra X.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem.
‫Hãy tự nhắc nhở bản thân trước khi chúng ta bóp cò, hình dạng của bài kiểm tra X, vì hãy nhớ rằng, mô hình của chúng tôi đã đào tạo
‫trên dữ liệu đào tạo và nó chưa bao giờ nhìn thấy dữ liệu kiểm tra trước đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta muốn đưa ra dự đoán, nó phải ở hình dạng này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Aha.
‫điều này như thế nào?
‫Điều này nhắc nhở bạn điều gì khi chúng tôi đưa ra dự đoán ở đây?
‫Có lẽ không quá nhiều vì nó chỉ là một mảng các số không và số một và không sao cả nếu bạn đang nghĩ
‫như vậy.
‫Nhưng nếu chúng ta có một cái nhìn về lý do tại sao kiểm tra.
‫Chúng tôi thực sự có cùng một thứ.
‫Có lẽ nếu chúng ta đi và trở thành một tia, hãy xem liệu nó có định dạng theo cùng một cách không.
‫Bùng nổ.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, bây giờ những gì chúng tôi đã làm là đưa ra dự đoán về dữ liệu thử nghiệm để dự đoán liệu ai đó có bị bệnh
‫tim hay không.
‫Vì vậy, không hoặc một.
‫Bây giờ, nhãn của chúng tôi có cùng định dạng với nhãn thử nghiệm của chúng tôi, vì vậy các dự đoán của chúng tôi có cùng định
‫dạng với nhãn thử nghiệm của chúng tôi.
‫Bây giờ thì hơi quá, nhưng bạn sẽ thấy tại sao điều này lại quan trọng.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta có thể so sánh các dự đoán với sự thật.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, đây là sự thật.
‫Đúng.
‫Các nhãn kiểm tra, đây là nơi chúng tôi tách dữ liệu của chúng tôi đã thiết lập ở trên tại đây.
‫Chúng tôi chia nó ra ở đây.
‫Và đây là những dự đoán của chúng tôi.
‫Vì vậy, điều này sẽ có ý nghĩa hơn một chút ở đây khi chúng ta đưa nó vào mã.
‫Vì vậy, hãy so sánh các dự đoán với nhãn chân lý để đánh giá mô hình.
‫Đó là một cách thực hành tốt để lưu các dự đoán vào một thứ gì đó giống như lây lan y.
‫Đây là những gì bạn có thể thấy trong tài liệu.
‫Clf dự đoán x kiểm tra và bây giờ những gì chúng ta sẽ làm là NP nghĩa là y spread bằng y kiểm tra.
‫Bùng nổ.
‫Vậy bây giờ chúng ta đang làm gì ở đây?
‫Chúng tôi đang đưa ra các dự đoán ở đây với mô hình của chúng tôi và chúng tôi đang so sánh các dự đoán với nhãn sự
‫thật cơ bản.
‫Và thực ra, tôi đang sử dụng một từ khác ở đây.
‫Thực địa.
‫Đó là một tên khác cho lý do tại sao.
‫Vì vậy, tôi đang so sánh nó với các nhãn sự thật từ tập dữ liệu ban đầu của chúng tôi.
‫Bỏ nó xuống.
‫Tại sao cũng được gọi là sự thật mặt bằng.
‫Có lẽ tôi nên đặt nó ở đó với danh pháp của chúng tôi.
‫Nhưng con số này nhắc nhở chúng ta từ đâu?
‫Chà, điều này đến từ đâu trước đây?
‫Vì vậy, chúng ta sẽ xem điểm số f, bài kiểm tra x, bài kiểm tra y.
‫Chúng giống hệt nhau.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang tính toán ở đây là độ chính xác hoặc chỉ so sánh
‫mức độ hoạt động của mô hình với bản đồ này có nghĩa là chúng tôi đang
‫đi. đi, không, không, yep.
‫Một.
‫Tôi hiểu sai rồi.
‫Đúng vậy.
‫Bạn hiểu đúng.
‫Đúng rồi.
‫Và chúng tôi có thể tiếp tục mà bạn có thể tưởng tượng nếu bạn có hàng nghìn hàng nghìn nhãn khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ không làm điều đó theo cách thủ công như thể chúng tôi sẽ làm điều đó.
‫Có một cách nữa để làm điều này.
‫Chúng ta có thể đi từ Chỉ số đường chân trời, nhập độ chính xác, điểm số.
‫Một lần nữa, chúng tôi sẽ đề cập đến các chỉ số trong.
‫Tôi nghĩ đó là phần tiếp theo mà chúng tôi đang tự đi trước.
‫Tôi đã chuẩn bị kiểm tra những gì chúng tôi đang bao gồm.
‫Chúng tôi có thể làm điều đó ngay bây giờ.
‫Ừ.
‫Đánh giá một mô hình là phần tiếp theo, nhưng bây giờ, chỉ cần xem nó ở đây.
‫Điểm chính xác.
‫Tại sao Test Y lại lan truyền ngay bây giờ?
‫Bạn nghĩ điều này sẽ xảy ra như thế nào nếu chúng tôi đang kiểm tra điểm độ chính xác, nếu chúng
‫tôi quay lại đây và nhấn phím shift sẽ trả về độ chính xác trung bình trên các nhãn và dữ liệu thử nghiệm đã cho.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi chạy sự bùng nổ này, cùng một thứ.
‫Vì vậy, ba cách khác nhau ở đây để thực hiện cùng một điều nếu chúng ta đi đến đây.
‫Tại sao?
‫ĐÚNG VẬY.
‫Thấy chưa, đó là nơi tôi lấy tên thật, phải không?
‫Sự thật cơ bản.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, các nhãn thực Y của chúng tôi hoặc các nhãn đi kèm với tập dữ liệu của chúng tôi nằm trong dữ liệu thử nghiệm và các nhãn dự
‫đoán của chúng tôi được lưu vào mức chênh lệch y.
‫Họ đã sử dụng y trước đây trong chuỗi tài liệu.
‫Vì vậy, đây là điểm phân loại độ chính xác.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đó là một cách để đưa ra dự đoán với mô hình phân loại của chúng tôi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy xem ở đây, chúng tôi đã nói rằng có hai cách khác nhau để dự đoán và dự đoán prober.
‫Chúng tôi sẽ để lại một bình luận nhỏ cho chính mình.
‫Đưa ra dự đoán với chuyên gia dự đoán.
‫Bây giờ, tôi sẽ nói điều này cho video tiếp theo, phải không?
‫Để đảm bảo phần này không quá dài.
‫Nhưng nếu không, tôi sẽ thực hành một chút với việc đưa ra một số dự đoán, xem liệu bạn có thể gọi hàm
‫dự đoán với tập dữ liệu X ở cùng định dạng với dữ liệu mà nó được đào tạo hay không.
‫Và hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.