‫Okay, wir haben gesehen, wie man Vorhersagen mit unserem Modell für maschinelles Lernen und der Vorhersagefunktion macht.
‫Lassen Sie uns nun einen Blick darauf werfen, wie wir eine Vorhersage-Prober-Funktion verwenden können, was im
‫Wesentlichen die Vorhersage-Prober-Funktion ist.
‫Was wir jetzt tun könnten, ist, diesen Kommentar in eine Markdown-Zelle zu verschieben, weil dies ein bisschen mehr Sinn
‫macht und das ist eine Funktion.
‫Das wird also hinkommen.
‫Und dann werden wir hierher gehen und Prober-Returns, Wahrscheinlichkeiten
‫vorhersagen.
‫Wahrscheinlichkeiten eines Klassifizierungslabels, glauben Sie mir nicht.
‫Schauen wir uns die zweite Kreditdokumentation an, denn das ist eine gute Praxis.
‫Also lerne ich, Prober vorherzusagen.
‫Na, bitte.
‫Hier werden wir keine Prober-Wahrscheinlichkeitsschätzungen vorhersagen.
‫Die zurückgegebenen Schätzungen für alle Klassen sind nach Klassenbezeichnung geordnet.
‫OK, also Wahrscheinlichkeitsschätzungen.
‫Hmm.
‫Was bedeutet das?
‫Scratch bietet majestätisch.
‫Sehen wir uns zuerst den Code an.
‫Prober vorhersagen.
‫Was braucht es, wenn wir hierher zurückkehren, es braucht X.
‫Gut.
‫Das können wir also tun.
‫Nimmt X.
‫Vielleicht übergeben wir die Testdaten genauso wie bei der Vorhersage.
‫Nun, wir bekommen viel.
‫Vielleicht wollen wir nur die ersten fünf machen.
‫OK, also sagen Sie private Renditen voraus, eine Wahrscheinlichkeit einer Klassifizierungsbezeichnung jetzt in der zweiten
‫Zeile. Sie haben die zurückgegebenen Schätzungen für alle Klassen verwendet, sodass eine Klasse keine Herzkrankheit und die andere Klasse eine
‫Herzkrankheit wäre.
‫Das ist also nur ein anderes Wort für verschiedene Labelklassen.
‫Nun, was haben wir hier?
‫Nun, wir haben jetzt Wahrscheinlichkeitsschätzungen.
‫Was ist das genau?
‫Lassen Sie uns vorhersagen.
‫Bei denselben Daten ist es im Gegensatz dazu wahrscheinlich einfacher zu verstehen, wenn wir nur die normale
‫Vorhersagefunktion verwenden.
‫Und wir wollen die ersten fünf oder testen.
‫In Ordnung, also gibt die Wahrscheinlichkeiten eines Klassifizierungslabels zurück, das haben wir hier.
‫Wenn wir also nachsehen, lassen Sie uns diese prognostizierten privaten Renditen aneinanderreihen, ein Array von fünf verschiedenen Stichproben.
‫Rechts.
‫Also fünf, dieses Mega-Array hier, die zwei und Brice's hier enthalten fünf kleinere Arrays, weil wir hier
‫fünf verwendet haben, indem wir darin Slicing verwendet haben.
‫Aber in diesem Array hier gibt es fünf Arrays mit zwei Zahlen.
‫Aber dies hat nur ein Array von fünf Zahlen.
‫Hmm.
‫Was passiert hier?
‫Das ist mit Renditen gemeint, den Wahrscheinlichkeiten eines Klassifizierungslabels.
‫Wenn wir uns das also ansehen, lassen Sie uns Beispiel eins aneinanderreihen.
‫Nun, proben Sie Null mit diesem ersten Array, wir können sehen, dass die Zahl auf der linken Seite a. k. A. Null Komma acht
‫neun, ist viel größer als null Komma eins eins.
‫Gut.
‫Mal sehen, ob es einen Trend gibt.
‫Hier gehen wir zu hier, Index eins.
‫Das Label, der Wert auf der rechten Seite, ist größer, und jetzt ist dies eine Eins, wenn wir zu Index a gehen. k. A. beschrifte eins, OK,
‫der Wert rechts ist wieder größer.
‫Das ist also Index 1 dieses Arrays.
‫Und dann haben wir null.
‫Dieser Wert ist größer.
‫Und dann wieder, für den letzten ist es der Wert eins.
‫Und der Wert bei Index eins ist größer.
‫Hmm.
‫Das heißt, es macht Vorhersagen für dieselben Daten, aber anstatt nur das Label zurückzugeben, gibt es
‫die Wahrscheinlichkeit zurück, dass dieses Label wahr ist.
‫Denken Sie also daran, unsere Etiketten sind 011.
‫Wenn wir hier also vorgehen, zählen Herzkrankheiten und der Wert.
‫Wir haben also eins für Herzkrankheiten und null vier, nicht für Herzkrankheiten. Also, was Predict Prober macht,
‫ist, hey, ich schaue mir die ersten fünf Reihen davon an.
‫Also X-Test, ich schaue mir diese Beispiele an, was ich an den Trainingsdaten gelernt habe.
‫Wenn ich mir dieses Beispiel hier ansehe, gebe ich ihm das Label Null.
‫Also keine Herzkrankheit.
‫Und ich sage das Label null mit einer Wahrscheinlichkeit von null Komma acht neun voraus.
‫Wenn wir also diese beiden zusammenzählen, ist die maximale Wahrscheinlichkeit, die Sie erhalten können, eins.
‫Also null Komma acht neun plus null Komma eins eins.
‫Und wenn wir dann das gleiche für die nächste Null Komma vier neun plus null Komma fünf eins machen, kannst du den
‫Punkt dort irgendwie hinbekommen, oder?
‫Eins, das ist die maximale Wahrscheinlichkeit.
‫Es heißt also, dass diese Probe.
‫Hat eine Wahrscheinlichkeit von null Komma acht neun, dass das Label null ist und das nächste Sample hier, das das Label
‫eins erhält.
‫Hat ein Punkt fünf eins so leicht, nur ganz leicht, hat das eine Wahrscheinlichkeit, mit Eins bezeichnet zu werden.
‫Deshalb wird ihm eins zugewiesen, wenn wir vorhersagen können, dass wir das Modell zwingen, uns ein Label zurückzugeben.
‫An dieser Stelle sage ich also voraus, dass sich Prober als nützlich erweisen wird.
‫Rechts.
‫Wir möchten die Wahrscheinlichkeit ermitteln, mit der unsere Stichprobe ein bestimmtes Label erhält.
‫Dieser hier ist also im Grunde ein Münzwurf.
‫Es ist fast 50/50.
‫Aber das Modell, könnte man wahrscheinlich sagen, ist bei diesem Beispiel ziemlich zuversichtlich, dieses hier ist
‫Null, weil es hier acht neun gegenüber Punkt eins eins ist.
‫Rechts.
‫Das ist also Nummer drei.
‫Der dritte Index wird mit Null angegeben.
‫Wir sehen dieses hier, also ist es ziemlich - zuversichtlich, dass es sich nicht auch um eine Herzkrankheit handelt.
‫Das ist ein Unterschied zwischen vorhersagen und vorhersagendem Prober, wenn wir hier mehr als zwei Klassen hätten.
‫Wenn wir also etwa 10 Labels hätten und Sie Prober darauf vorhersagen könnten, erhalten Sie Werte, Wahrscheinlichkeitswerte für jede
‫dieser Klassen, die wir hatten.
‫Aber weil wir nur zwei haben, bekommen wir hier eine Erhöhung von zwei Samples zurück.
‫Da wir also zwei Stichproben haben, ist der Schwellenwert der Schwellenwert, der über Punkt fünf liegt.
‫Aus diesem Grund hat dieser Punkt einen Punkt über Punkt fünf und erhält die Bezeichnung Eins.
‫Genauso beim nächsten.
‫Und dieser hat über Punkt fünf.
‫Daher wird ihm ein Label von Null zugewiesen, das hier der Index dieses Arrays ist.
‫Und schließlich wird diesem hier ein Label von eins zugewiesen, da dieses über Punkt
‫fünf mit einem Wert von null Komma acht liegt.
‫Naja, vielleicht in der Zukunft.
‫Rechts.
‫Sie arbeiten an einem solchen Projekt.
‫Sie möchten sicherstellen, dass Ihr Modell sehr zuverlässig ist, sagen wir, wir stellen es in der Produktion bereit.
‫Rechts.
‫Wir verwenden dies in einem Krankenhaus und wir möchten nicht, dass unser Modell uns Stichproben liefert, die nur Wahrscheinlichkeiten haben.
‫Schätzung von Punkt fünf eins.
‫Wir wollen gehen, hey, Modell geben uns nur die Muster.
‫Hier könnten wir also den Vorhersage-Prober verwenden, der uns nur die Stichproben gibt, die vielleicht sogar höher als
‫Punkt 8, 9 sind, vielleicht wollen wir nur, wenn unser Modell extrem zuverlässig ist, und dann verwenden wir diese
‫Vorhersage.
‫Oder vielleicht ist es hilfreich zu wissen, bei welchen Mustern sich unsere Modelle nicht sicher sind, dann könnten wir uns dieses Muster
‫vielleicht ansehen und sagen, hey, warum ist dieses Muster so?
‫Warum ist diese Reihe?
‫Warum ist das Modell diesbezüglich unklar?
‫Könnten wir das reparieren?
‫Das ist also der Wert zwischen vorhersagen und vorhersagen.
‫Prober Predict gibt Ihnen ein einzelnes Label für jede Probe, während Predict Prober die Wahrscheinlichkeiten eines
‫Klassifizierungslabels zurückgibt.
‫Und denken Sie daran, dass der maximale Wert hier eins ist, wenn Sie diese addieren.
‫Je näher an einem, desto mehr Anführungszeichen.
‫Sicher.
‫Ihr Modell ist, dass es sich bei der Vorhersage um eine bestimmte Klasse handelt.
‫In Ordnung, jetzt haben wir also die beiden Hauptmethoden kennengelernt, um Vorhersagen mithilfe eines Klassifizierungsmodells zu treffen.
‫Ich möchte, dass Sie sich überlegen, wie wir Vorhersagen mit einem Regressionsmodell treffen können, um es
‫erneut zu überprüfen, wenn Sie zurückgehen und sich unseren Regressionsmodellcode ansehen würden, wie können wir mit unserem Regressionsmodell
‫eine Vorhersage treffen, sagen wir, wenn wir wollten? Um in unserem Bostoner Wohnungsrechenzentrum den mittleren Hauspreis für
‫eine Reihe und verschiedene Merkmale einer Stadt vorherzusagen, fordere ich Sie dazu heraus.
‫Vielleicht findest du es vor dem nächsten Video heraus, aber ansonsten schauen wir uns das dann an.