‫OK, dus we hebben gezien hoe we voorspellingen kunnen doen met behulp van ons treinmachine-leermodel en de voorspellingsfunctie.
‫Laten we nu eens kijken hoe we een voorspellende sondeerfunctie kunnen gebruiken, wat in wezen de
‫voorspellende sondeerfunctie is.
‫Wat we zouden kunnen doen, is dat ik deze opmerking naar een markdown-cel kan verplaatsen, omdat dit een beetje logischer
‫is en dat is een functie.
‫Dus dat gaat het worden.
‫En dan gaan we hierheen en voorspellen waarschijnlijke rendementen,
‫waarschijnlijkheden.
‫Waarschijnlijkheid van een classificatielabel, geloof me niet op mijn woord.
‫Laten we eens kijken naar de documentatie van de tweede lening, want dit is een goede gewoonte.
‫Zo leer ik prober voorspellen.
‫Daar gaan we.
‫Hier zullen we geen waarschijnlijke waarschijnlijkheidsschattingen voorspellen.
‫De geretourneerde schattingen voor alle klassen zijn gerangschikt op het label van klassen.
‫OK, dus waarschijnlijkheidsschattingen.
‫Hm.
‫Wat betekent dat?
‫Het bod van Scratch is majestueus.
‫Laten we eerst eens rondkijken in de code.
‫Voorspel sonde.
‫Wat is er nodig als we teruggaan naar hier, er is X voor nodig.
‫Oke.
‫Dus dat is wat we kunnen doen.
‫Neemt X.
‫Misschien slagen we voor de testgegevens, net zoals we deden met voorspellen.
‫Nou, we krijgen veel.
‫Misschien willen we alleen de eerste vijf doen.
‫Oké, dus voorspel privé-opbrengsten, een waarschijnlijkheid van een classificatielabel nu in de tweede lijn, ze
‫hebben de geretourneerde schattingen voor alle klassen gebruikt, dus een klasse zou geen hartziekte zijn en de andere klasse zou
‫hartziekte zijn.
‫Dus dat is gewoon een ander woord voor verschillende labelklassen.
‫Wat hebben we hier nu?
‫Welnu, we hebben nu waarschijnlijkheidsschattingen.
‫Wat is dit precies?
‫Laten we voorspellen.
‫Op dezelfde gegevens, dus het is waarschijnlijk gemakkelijker te begrijpen wanneer we daarentegen alleen de normale
‫voorspellingsfunctie gebruiken.
‫En we willen de eerste vijf of testen.
‫Oké, dus geeft de waarschijnlijkheid van een classificatielabel terug, dat is wat we hier hebben.
‫Dus als we kijken, laten we deze voorspelling van privé-opbrengsten op een rij zetten, een reeks van vijf verschillende steekproeven.
‫Rechts.
‫Dus vijf, deze mega-array hier, de twee en Brice's hier bevatten vijf kleinere arrays omdat we
‫er hier vijf hebben gebruikt met het snijden erin.
‫Maar binnen deze array hier, zijn er vijf arrays van twee getallen.
‫Maar dit heeft slechts één array van vijf getallen.
‫Hm.
‫Wat gebeurt er hier?
‫Welnu, dit is wat het betekent met rendement, de waarschijnlijkheden van een classificatielabel.
‫Dus als we hiernaar kijken, laten we voorbeeld één op een rij zetten.
‫Nou, monster nul met deze eerste array, we kunnen zien dat het getal aan de linkerkant, a. k. A. nulpunt acht
‫negen, is veel groter dan nulpunt één één.
‫Oke.
‫Laten we nu eens kijken of er een trend is.
‫Hier gaan we naar hier, index één.
‫Het label, de waarde aan de rechterkant is groter, en nu is dit een als we naar index gaan naar a. k. A. label één, OK,
‫de waarde aan de rechterkant is weer groter.
‫Dus dat is index één van deze array.
‫En dan hebben we nul.
‫Deze waarde is groter.
‫En nogmaals, voor de laatste is het waarde één.
‫En de waarde bij index één is groter.
‫Hm.
‫Dus wat dit is, is dat het voorspellingen doet op dezelfde gegevens, maar in plaats van alleen het label terug te
‫sturen, geeft het de kans terug dat dat label waar is.
‫Dus onthoud, onze labels zijn 011.
‫Dus als we hierheen gaan, richten we ons op hartziekten en we willen dat de waarde telt.
‫Dus we hebben er een voor hartziekte en nul vier, geen hartziekte, dus wat Predict Prober aan het
‫doen is, hey, ik kijk naar de eerste vijf rijen hiervan.
‫Dus X-test, ik kijk naar deze voorbeelden, wat ik heb geleerd over de trainingsgegevens.
‫Als ik naar dit voorbeeld kijk, geef ik het label nul.
‫Dus geen hartziekte.
‫En ik voorspel dat label nul met een kans van nul komma acht negen.
‫Dus als we deze twee bij elkaar optellen, is de maximale kans die je kunt krijgen één.
‫Dus nul komma acht negen plus nul komma één één.
‫En als we dan hetzelfde deden voor de volgende nul komma vier negen plus nul komma vijf één, dan kun je daar
‫het punt wel begrijpen, toch?
‫Eén, dat is de maximale kans.
‫Dus wat het zegt is dat dit monster.
‫Heeft een nulpunt acht negen kans dat het label nul is en het volgende monster hier, dat het label
‫één krijgt.
‫Heeft een punt vijf een zo licht, maar een heel klein beetje, heeft dat een kans om als een te worden bestempeld.
‫Dus daarom is er een toegewezen, terwijl we konden voorspellen dat we het model zouden dwingen ons één label terug te geven.
‫Dus dit is waar ik voorspel dat prober van pas komt.
‫Rechts.
‫We willen de kans berekenen dat onze steekproef een bepaald label krijgt.
‫Dus deze hier is eigenlijk een toss.
‫Het is bijna 50/50.
‫Maar het model, zou je waarschijnlijk kunnen zeggen, is vrij zeker van dit voorbeeld, deze hier is
‫nul omdat het acht negen is versus punt één dezelfde voor hier.
‫Rechts.
‫Dit is dus nummer drie.
‫De derde index krijgt nul.
‫We zien deze hier, dus het is behoorlijk -- zeker dat dit ook geen hartziekte is.
‫Dus dat is een verschil tussen voorspellen en voorspellen. Prober is dat als we hier meer dan twee klassen hadden.
‫Dus als we 10 labels hadden, als je prober erop zou kunnen voorspellen, zou je waarden krijgen, waarschijnlijkheidswaarde voor elk
‫van die klassen die we hadden.
‫Maar omdat we er maar twee hebben, krijgen we hier een verhoging van twee steekproeven terug.
‫En dus is de drempel, omdat we twee steekproeven hebben, welke boven punt vijf ligt.
‫Dus daarom heeft deze een punt boven punt vijf en krijgt het een label van één.
‫Hetzelfde met de volgende.
‫En deze heeft meer dan punt vijf.
‫Dus het krijgt het label nul toegewezen, wat de index is van deze array hier.
‫En dan, voor deze, krijgt het een label van één toegewezen omdat deze over punt vijf is met een
‫waarde van nul komma acht tot waar zou je prober kunnen gebruiken?
‫Nou ja, misschien in de toekomst.
‫Rechts.
‫Je werkt aan dit soort projecten.
‫U wilt er zeker van zijn dat uw model veel vertrouwen heeft, stel dat we dit in productie nemen.
‫Rechts.
‫We gebruiken dit in een ziekenhuis en we willen niet dat ons model ons monsters geeft die alleen waarschijnlijkheid hebben.
‫Schatting van punt vijf één.
‫We willen gaan, hé, model geef ons alleen de monsters.
‫Dus dit is waar we voorspellende prober zouden kunnen gebruiken, ons alleen de monsters geven die misschien zelfs hoger
‫zijn dan punt acht, negen, misschien willen we alleen als ons model extreem zeker is en dan zullen we die voorspelling
‫gebruiken.
‫Of misschien is het handig om te weten van welke monsters onze modellen niet zeker zijn, dan kunnen we misschien naar dat
‫monster kijken en zeggen, hé, waarom is dat monster?
‫Waarom is deze rij?
‫Waarom is het model daar onduidelijk over?
‫Is dit iets dat we kunnen oplossen?
‫Dus dat is een beetje de waarde tussen voorspellen en voorspellen.
‫Prober predict geeft u een enkel label voor elk monster, terwijl predict prober de waarschijnlijkheden van
‫een classificatielabel retourneert.
‫En onthoud, de maximale waarde hier is als je deze bij elkaar optelt, één is.
‫Dus hoe dichter bij één, hoe meer aanhalingstekens.
‫Zeker.
‫Uw model is dat de voorspelling die het heeft gedaan een bepaalde klasse is.
‫Oké, dus nu hebben we de twee belangrijkste manieren gezien om voorspellingen te doen met behulp van een classificatiemodel.
‫Ik wil dat je nadenkt, hoe kunnen we voorspellingen doen met behulp van een regressiemodel om opnieuw te
‫bezoeken, als je terug zou gaan en naar onze regressiemodelcode zou kijken, hoe kunnen we een voorspelling doen met behulp
‫van ons regressiemodel, laten we zeggen, als we wilden om op ons huisvestingsdatacenter in Boston de mediane huizenprijs te
‫voorspellen, gegeven een rij en verschillende kenmerken van een stad, zal ik je daartoe uitdagen.
‫Misschien kom je er voor de volgende video achter, maar anders zullen we er dan naar kijken.