‫OK, nous avons donc vu comment faire des prédictions à l'aide de notre modèle d'apprentissage automatique de train et de la fonction de prédiction.
‫Voyons maintenant comment nous pouvons utiliser une fonction de prédiction de sonde, c'est essentiellement ce qu'est exactement la fonction
‫de prédiction de sonde.
‫Maintenant, ce que nous pourrions faire, c'est déplacer ce commentaire dans une cellule de démarque parce que cela aura un peu
‫plus de sens et c'est une fonction.
‫Alors ça va avoir ça.
‫Et puis nous allons y aller et prédire les retours des sondeurs, les
‫probabilités.
‫Probabilités d'une étiquette de classification, ne me croyez pas sur parole.
‫Jetons un coup d'œil à la documentation du deuxième prêt, car c'est une bonne pratique.
‫J'apprends donc à prédire prober.
‫On y va.
‫Ici, nous ne prédirons pas d'estimations de probabilité probantes.
‫Les estimations renvoyées pour toutes les classes sont classées par étiquette de classes.
‫OK, donc des estimations de probabilité.
‫Hmm.
‫Qu'est-ce que ça veut dire?
‫L'offre de Scratch majestueusement.
‫Regardons d'abord le code.
‫Prédire le prober.
‫Que faut-il si nous revenons ici, il faut X.
‫Très bien.
‫C'est donc ce que nous pouvons faire.
‫Prend X.
‫Peut-être que nous passerons aux données de test comme nous l'avons fait avec prédire.
‫Eh bien, nous en recevons beaucoup.
‫Peut-être que nous voulons seulement faire les cinq premiers.
‫OK, alors prédisez les retours privés, une probabilité d'une étiquette de classification maintenant en deuxième ligne, ils
‫ont utilisé les estimations retournées pour toutes les classes afin qu'une classe ne soit pas une maladie cardiaque et l'autre classe serait
‫une maladie cardiaque.
‫C'est donc juste un autre mot pour différentes classes d'étiquettes.
‫Maintenant, qu'avons-nous ici?
‫Eh bien, nous avons des estimations de probabilité maintenant.
‫Qu'est-ce que c'est exactement ?
‫Prévoyons.
‫Sur les mêmes données, il est donc probablement plus facile à comprendre, en revanche, lorsque nous utilisons uniquement la fonction
‫de prédiction normale.
‫Et nous voulons les cinq premiers ou le test.
‫Très bien, retourne donc les probabilités d'une étiquette de classification, c'est ce que nous avons ici.
‫Donc, si nous regardons, alignons cette prédiction de rendements privés, un tableau de cinq échantillons différents.
‫À droite.
‫Donc cinq, ce méga tableau ici, les deux et celui de Brice ici contiennent cinq tableaux plus petits parce que nous en
‫avons utilisé cinq ici en utilisant le découpage à l'intérieur de celui-ci.
‫Mais dans ce tableau ici, il y a cinq tableaux de deux nombres.
‫Mais cela n'a qu'un seul tableau de cinq nombres.
‫Hmm.
‫Qu'est-ce qu'il se passe ici?
‫Eh bien, c'est ce que cela signifie par retours, les probabilités d'une étiquette de classification.
‫Donc, si nous regardons cela, alignons un échantillon.
‫Eh bien, échantillonnez zéro avec ce premier tableau, nous pouvons voir que le nombre à gauche, a. k. une. zéro virgule huit
‫neuf, est bien supérieur à zéro virgule un un.
‫Très bien.
‫Voyons maintenant s'il y a une tendance.
‫Ici, nous allons ici, index un.
‫L'étiquette, la valeur à droite est plus grande, et maintenant c'est un si nous allons indexer sur a. k. une. étiquette un, OK,
‫la valeur à droite est encore plus grande.
‫C'est donc l'index un de ce tableau.
‫Et puis nous avons zéro.
‫Cette valeur est plus grande.
‫Et encore une fois, pour le dernier, c'est la valeur un.
‫Et la valeur à l'indice un est plus grande.
‫Hmm.
‫Il s'agit donc de faire des prédictions sur les mêmes données, mais au lieu de simplement renvoyer l'étiquette,
‫cela renvoie la probabilité que cette étiquette soit vraie.
‫Alors n'oubliez pas, nos étiquettes sont 011.
‫Donc, si nous allons ici, ciblez les maladies cardiaques et nous voulons que la valeur compte.
‫Nous avons donc un pour les maladies cardiaques et zéro quatre, pas pour les maladies cardiaques, donc ce que fait
‫Predict Prober c'est, hé, je regarde les cinq premières rangées de celles-ci.
‫Alors test X, je regarde ces échantillons, ce que j'ai appris sur les données d'entraînement.
‫Si je regarde cet échantillon ici, je lui donne l'étiquette zéro.
‫Donc pas de maladie cardiaque.
‫Et je prédis cette étiquette zéro avec une probabilité de zéro virgule huit neuf.
‫Et donc si nous ajoutons ces deux ensemble, la probabilité maximale que vous pouvez obtenir est de un.
‫Donc zéro virgule huit neuf plus zéro virgule un un.
‫Et puis si nous faisions la même chose pour le suivant zéro virgule quatre neuf plus zéro virgule cinq un, vous pouvez en quelque sorte obtenir
‫le point là, n'est-ce pas ?
‫Un, c'est la probabilité maximale.
‫Donc, ce qu'il dit, c'est que cet échantillon.
‫A une probabilité de zéro virgule huit neuf que l'étiquette soit zéro et l'échantillon suivant ici, qui obtient
‫l'étiquette un.
‫A un virgule cinq un si légèrement, seulement légèrement, cela a-t-il une probabilité d'être étiqueté un.
‫C'est pourquoi on lui en attribue un quand on peut prédire qu'on force le modèle à nous renvoyer une étiquette.
‫C'est donc là que je prédis que le prober est utile.
‫À droite.
‫Nous voulons déterminer la probabilité que notre échantillon reçoive une certaine étiquette.
‫Donc celui-ci ici est essentiellement un tirage au sort.
‫C'est presque 50/50.
‫Mais le modèle, vous pourriez probablement dire, est assez confiant sur cet échantillon, celui-ci étant zéro parce
‫qu'il fait huit neuf contre point un le même pour ici.
‫À droite.
‫C'est donc le numéro trois.
‫Le troisième indice reçoit zéro.
‫Nous voyons celui-ci ici, donc c'est joli -- confiant que celui-ci n'est pas non plus une maladie cardiaque.
‫C'est donc une différence entre prédire et prévoir prober, c'est que si nous avions plus de deux classes ici.
‫Donc, si nous avions environ 10 étiquettes, si vous pouviez prédire un prober dessus, vous obtiendriez des valeurs, une valeur de probabilité pour
‫chacune de ces classes que nous avions.
‫Mais parce que nous n'en avons que deux, nous récupérons ici une augmentation de deux échantillons.
‫Et donc le seuil, parce que nous avons deux échantillons, est celui qui dépasse le point cinq.
‫C'est pourquoi celui-ci a un point sur le point cinq et lui est attribué une étiquette de un.
‫Idem avec le suivant.
‫Et celui-ci a plus de cinq points.
‫On lui attribue donc une étiquette de zéro, qui est l'indice de ce tableau ici.
‫Et puis enfin pour celui-ci, on lui attribue une étiquette de un parce que celui-ci est au-dessus du virgule cinq avec une
‫valeur de zéro virgule huit à où pourriez-vous utiliser le prober de prédiction ?
‫Eh bien, peut-être dans le futur.
‫À droite.
‫Vous travaillez sur ce genre de projet.
‫Vous voulez vous assurer que votre modèle est très fiable, disons que nous le déployons en production.
‫À droite.
‫Nous l'utilisons dans un hôpital et nous ne voulons pas que notre modèle nous donne des échantillons qui n'ont que des probabilités.
‫Estimation du point cinq un.
‫Nous voulons y aller, hé, le modèle ne nous donne que les échantillons.
‫C'est donc là que nous pourrions utiliser le prober de prédiction pour nous donner uniquement les échantillons qui sont peut-être
‫même supérieurs au point huit, neuf, peut-être que nous ne voulons que lorsque notre modèle est extrêmement confiant, puis nous utiliserons cette
‫prédiction.
‫Ou peut-être qu'il est utile de savoir de quels échantillons nos modèles ne sont pas sûrs, alors peut-être que nous pourrions regarder
‫cet échantillon et aller, hé, pourquoi cet échantillon ?
‫Pourquoi cette rangée?
‫Pourquoi le modèle n'est-il pas clair à ce sujet ?
‫Est-ce quelque chose que nous pourrions réparer ?
‫C'est donc en quelque sorte la valeur entre la prédiction et la prédiction.
‫Prober predict vous donnera une seule étiquette pour chaque échantillon, alors que predict prober renvoie les probabilités d'une
‫étiquette de classification.
‫Et rappelez-vous, la valeur maximale ici est de un si vous les additionnez.
‫Donc, plus on est proche de un, plus il y a de guillemets.
‫Sûr.
‫Votre modèle est que la prédiction qu'il est faite est une certaine classe.
‫Très bien, nous avons maintenant vu les deux principales façons de faire des prédictions à l'aide d'un modèle de classification.
‫Je veux que vous réfléchissiez, comment pouvons-nous faire des prédictions en utilisant un modèle de régression pour revisiter, si vous
‫revenez en arrière et regardez notre code de modèle de régression, comment pouvons-nous faire une prédiction en utilisant notre modèle de régression,
‫disons, si nous voulions pour prédire sur notre centre de données de logement de Boston le prix médian d'une maison étant
‫donné une rangée et différentes caractéristiques d'une ville, je vais vous mettre au défi de cela.
‫Peut-être que vous le découvrirez avant la prochaine vidéo, mais sinon, nous y verrons alors.