‫تمام.
‫لذلك رأينا كيفية عمل تنبؤات باستخدام نموذج التعلم الآلي المدرب لدينا ووظيفة التنبؤ.
‫الآن دعونا نلقي نظرة على كيف يمكننا استخدام وظيفة مسبار التنبؤ بشكل أكثر إيجازًا.
‫ما هي بالضبط وظيفة المسبار التنبؤ؟
‫الآن ، ما يمكن أن نفعله هو أنني قد أنقل هذا التعليق إلى خلية تخفيض السعر لأن هذا سيكون أكثر
‫منطقية قليلاً وهذه وظيفة.
‫لذلك هذا سوف يحصل على ذلك.
‫ثم نذهب إلى هنا ونتوقع عوائد البروبا.
‫الاحتمالات.
‫احتمالات تسمية التصنيف.
‫لاتأخذ كلماتي على محمل الجد.
‫دعونا نلقي نظرة على وثائق القرض النفسي لأن هذه ممارسة جيدة.
‫نفسية جدا.
‫يتعلم.
‫يتنبأ.
‫مسبار.
‫هناك نذهب.
‫هنا نريد.
‫يتنبأ.
‫مسبار.
‫تقديرات الاحتمالية.
‫يتم ترتيب التقديرات التي تم إرجاعها لجميع الفئات حسب تسمية الفئات.
‫حسنًا ، تقديرات الاحتمالات.
‫همم.
‫ماذا يعني ذلك؟
‫خدوش العطاء جلالة.
‫لنلقي نظرة.
‫أقوم بتشغيل الكود أولاً.
‫توقع prober.
‫ما الذي يتطلبه الأمر؟
‫إذا عدنا إلى هنا ، فسيحتاج الأمر X.
‫حسنًا ، هذا ما يمكننا فعله.
‫يأخذ X ، ربما سنمرره بيانات الاختبار ، تمامًا كما فعلنا مع التنبؤ.
‫حسنًا ، لقد حصلنا على الكثير.
‫ربما نريد فقط القيام بالخمسة الأولى.
‫تمام.
‫لذلك يتوقع عائدات خاصة.
‫احتمال وجود ملصق تصنيف الآن في إعصار قد استخدم التقديرات التي تم إرجاعها لجميع
‫الفئات.
‫لذلك لن يكون الفصل من أمراض القلب والطبقة الأخرى ستكون أمراض القلب.
‫هذه مجرد كلمة أخرى لفئات التسميات المختلفة.
‫الآن ، ماذا لدينا هنا؟
‫حسنًا ، لدينا تقديرات احتمالية الآن.
‫ما هذا بالضبط؟
‫دعونا نتوقع.
‫على نفس البيانات.
‫لذلك ربما يكون من الأسهل فهمه ، على النقيض من ذلك عندما نستخدم وظيفة التنبؤ العادية فقط.
‫ونريد الخمسة الأولى من الاختبار.
‫على ما يرام.
‫لذلك تُرجع احتمالات تسمية التصنيف.
‫هذا ما حصلنا عليه هنا.
‫لذا إذا نظرنا ، فلنصطف هذا ، ونتوقع المسبار.
‫تقوم بإرجاع مصفوفة من خمس عينات مختلفة ، أليس كذلك؟
‫لذا خمسة.
‫هذه المصفوفة الضخمة هنا ، الاثنان والأقواس هنا تحتوي على خمس مصفوفات أصغر لأننا استخدمنا خمسة
‫هنا باستخدام التقطيع وكذلك هذا.
‫لكن داخل هذه المصفوفة هنا ، توجد خمس مصفوفات من عددين ، لكن هذه مصفوفة واحدة من خمسة أعداد
‫فقط.
‫همم.
‫ماذا يحصل هنا؟
‫حسنًا ، هذا ما تعنيه بإرجاع احتمالات تسمية التصنيف.
‫إذا نظرنا إلى هذا ، فلنحدد عينة واحدة أو عينة صفر.
‫باستخدام هذه المصفوفة الأولى ، يمكننا أن نرى أن الرقم الموجود على اليسار ، a. ك. أ 0. 89 ، أكبر بكثير من 0. 11.
‫حسنا.
‫الآن ، دعنا نرى ما إذا كان هناك اتجاه هنا.
‫نذهب إلى هنا ، فهرس واحد.
‫الملصق.
‫القيمة الموجودة على اليمين أكبر.
‫والآن هذه واحدة.
‫الآن إذا انتقلنا إلى الفهرس الثاني ، المعروف أيضًا باسم التصنيف الأول ، حسنًا ، فإن القيمة الموجودة على اليمين أكبر مرة أخرى.
‫هذا هو الفهرس الأول لهذه المصفوفة ثم لدينا صفر.
‫هذه القيمة أكبر.
‫ثم مرة أخرى بالنسبة للقيمة الأخيرة ، إنها القيمة الأولى.
‫والقيمة في المؤشر الأول أكبر.
‫همم.
‫إذن ما هذا ، هو أنها تقوم بالتنبؤات على نفس البيانات ، ولكن بدلاً من مجرد إعادة التسمية
‫، فإنها تعيد احتمالية أن تكون هذه التسمية صحيحة.
‫لذا تذكر أن تسمياتنا هي صفر وواحد.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى هنا ، فإن هدف أمراض القلب ونريد القيمة لا يمكنه ذلك.
‫لذلك لدينا واحد لأمراض القلب وصفر ليس لأمراض القلب.
‫إذن ما الذي يتوقعه المسبار R هو الذهاب ، مرحبًا ، أنا أنظر إلى الصفوف الخمسة الأولى من هذه.
‫إذن اختبار X ، أنا أبحث في هذه العينات.
‫ما تعلمته من بيانات التدريب ، إذا نظرت إلى هذه العينة هنا ، سأعطيها علامة صفر.
‫لذلك ليس مرض القلب.
‫وأنا أتوقع أن العلامة صفر مع احتمال 0. 89.
‫وبالتالي ، إذا أضفنا هذين معًا ، فإن أقصى احتمال يمكنك الحصول عليه هو واحد.
‫إذن 0. 89 زائد 0. 11.
‫ثم إذا فعلنا الشيء نفسه للخطوة التالية ، 0. 49 زائد 0. 51 ، لقد فهمت نوعًا ما هناك ، أليس كذلك؟
‫واحد واحد.
‫هذا هو الاحتمال الأقصى.
‫إذن ما يقوله هو أن هذه العينة.
‫لديه 0. 89 احتمال أن يكون التصنيف صفرًا.
‫والعينة التالية هنا ، والتي تحمل التسمية الأولى.
‫لديه 0. 51.
‫هل من المحتمل أن يتم تصنيفها بشكل طفيف قليلاً فقط؟
‫لهذا السبب تم تعيينه.
‫عندما نسمي التنبؤ ، نجبر النموذج على إعادتنا تسمية واحدة.
‫هذا هو المكان الذي يكون فيه Predict Probe مفيدًا ، أليس كذلك؟
‫هل نريد معرفة احتمالية إعطاء العينة تسمية معينة.
‫إذن هذا هنا عبارة عن رمي عملة معدنية ، أليس كذلك؟
‫إنها 5050 تقريبًا.
‫لكن النموذج الذي يمكنك قوله على الأرجح واثق جدًا في هذه العينة ، هذا النموذج هنا يساوي
‫صفرًا لأنه 89 مقابل 0. 11 ، نفس الشيء هنا.
‫الصحيح.
‫إذن هذا هو رقم ثلاثة.
‫يتم إعطاء المؤشر الثالث صفر.
‫نرى هذا هنا.
‫لذا فهي واثقة من أن هذا ليس مرضًا للقلب أيضًا.
‫إذن هذا هو الفرق بين التنبؤ والتنبؤ.
‫المشكلة هي أنه إذا كان لدينا أكثر من فئتين هنا ، لذلك إذا كان لدينا مثل عشر تسميات ، إذا كان بإمكانك التنبؤ
‫بالتحقيق فيها ، فستحصل على القيم والاحتمالات والقيمة لكل فئة من تلك الفئات التي لدينا.
‫ولكن نظرًا لأن لدينا اثنين فقط ، فإننا نعيدها إلى مصفوفتين من عينتين هنا.
‫وبالتالي ، فإن الحد الأدنى ، لأن لدينا عينتين ، أيهما يحتوي على أكثر من 2. 5.
‫لذلك هذا هو السبب في أن هذا واحد لديه 0. 0 على 0. 5 ويتم تعيين تسمية واحدة ، نفس الشيء مع التالي.
‫وهذا واحد به أكثر من 0. 5.
‫لذلك يتم تعيين تسمية صفرية ، وهو فهرس هذه المصفوفة هنا.
‫وأخيرًا بالنسبة إلى هذا ، يتم تعيين تسمية له لأن هذا أكبر من 0. 5 بقيمة 0.
‫82.
‫أين يمكنك استخدام توقع prober؟
‫حسنًا ، ربما في المستقبل ، صحيح.
‫أنت تعمل في هذا النوع من المشاريع.
‫تريد التأكد من أن نموذجك واثق جدًا ، لنقل أننا ننشر هذا في الإنتاج.
‫حق؟
‫نحن نستخدم هذا في مستشفى ولا نريد أن يقدم لنا نموذجنا عينات تحتوي فقط على تقدير احتمالي
‫قدره 0. 51.
‫نريد أن نذهب ، مهلا ، النموذج يعطينا عينات فقط.
‫هذا هو المكان الذي يمكننا فيه استخدام برنامج التنبؤ الذي يقدم لنا فقط العينات التي ربما تكون أعلى
‫من 0. 89.
‫ربما نريد فقط عندما يكون نموذجنا واثقًا للغاية وبعد ذلك سنستخدم هذا التوقع.
‫أو ربما يكون من المفيد معرفة العينات التي لم تكن نماذجنا متأكدة منها.
‫ثم ربما يمكننا أن ننظر إلى تلك العينة ونذهب ، مهلا ، لماذا هذه العينة؟
‫لماذا هذا الصف؟
‫لماذا النموذج غير واضح بشأن ذلك؟
‫هل هناك شيء يمكننا إصلاحه؟
‫هذا هو نوع القيمة الموجودة بين التنبؤ والتوقع المسبق.
‫سنقدم لك تسمية واحدة لكل عينة ، في حين أن توقع proba يُرجع احتمالات تسمية التصنيف
‫وتذكر أن الحد الأقصى للقيمة هنا هو إذا جمعت هذه واحدًا.
‫لذلك كلما اقتربنا من واحد ، كلما زادت الفواصل المقلوبة.
‫بالتأكيد ، نموذجك هو أن التنبؤ الذي تم إجراؤه هو فئة معينة.
‫حسنا.
‫لقد رأينا الآن الطريقتين الرئيسيتين لعمل التنبؤات باستخدام نموذج التصنيف.
‫اريد لك شيء.
‫كيف يمكننا عمل تنبؤات باستخدام نموذج الانحدار لإعادة النظر؟
‫إذا كنت ستعود لأعلى وتنظر إلى كود نموذج الانحدار الخاص بنا.
‫كيف يمكننا عمل تنبؤ باستخدام نموذج الانحدار الخاص بنا؟
‫لنفترض ، إذا أردنا التنبؤ ببيانات الإسكان الخاصة بنا في بوسطن ، فقم بتعيين متوسط سعر المنزل على التوالي
‫وخصائص مختلفة حول المدينة.
‫سوف أتحداك على ذلك.
‫ربما ستكتشفها قبل الفيديو التالي ، لكن بخلاف ذلك سنلقي نظرة عليها بعد ذلك.