‫Oke, jadi kita telah melihat cara membuat prediksi menggunakan model pembelajaran mesin kereta dan fungsi prediksi.
‫Sekarang mari kita lihat bagaimana kita dapat menggunakan fungsi prediktor pada dasarnya adalah apa
‫sebenarnya fungsi prediktor.
‫Sekarang, apa yang mungkin kita lakukan adalah saya mungkin memindahkan komentar ini ke dalam sel penurunan harga karena ini akan sedikit lebih
‫masuk akal dan itu adalah sebuah fungsi.
‫Jadi itu akan mendapatkan itu.
‫Dan kemudian kita akan pergi ke sini dan memprediksi pengembalian penyelidikan,
‫probabilitas.
‫Probabilitas label klasifikasi, jangan ambil kata-kata saya untuk itu.
‫Mari kita lihat dokumentasi pinjaman kedua, karena ini adalah praktik yang baik.
‫Jadi saya belajar memprediksi probe.
‫Di sana kita pergi.
‫Di sini kami tidak akan memprediksi perkiraan probabilitas probe.
‫Perkiraan yang dikembalikan untuk semua kelas diurutkan oleh label kelas.
‫OK, jadi perkiraan probabilitas.
‫Hmm.
‫Apa artinya?
‫Tawaran Scratch dengan anggun.
‫Mari kita lihat kodenya terlebih dahulu.
‫Memprediksi penyelidik.
‫Apa yang diperlukan jika kita kembali ke sini, dibutuhkan X.
‫Baiklah.
‫Jadi itulah yang bisa kita lakukan.
‫Mengambil X
‫Mungkin kita akan melewati data uji seperti yang kita lakukan dengan prediksi.
‫Yah, kita mendapatkan banyak.
‫Mungkin kita hanya ingin melakukan lima yang pertama.
‫Oke, jadi prediksi pengembalian pribadi, probabilitas label klasifikasi sekarang di Baris kedua, mereka
‫telah menggunakan perkiraan yang dikembalikan untuk semua kelas sehingga kelas tidak akan penyakit jantung dan kelas lainnya adalah
‫penyakit jantung.
‫Jadi itu hanya kata lain untuk kelas label yang berbeda.
‫Sekarang, apa yang kita miliki di sini?
‫Nah, kami memiliki perkiraan probabilitas sekarang.
‫Apa sebenarnya ini?
‫Mari kita prediksi.
‫Pada data yang sama, jadi mungkin lebih mudah untuk memahami, sebaliknya, ketika kita hanya menggunakan fungsi
‫prediksi normal.
‫Dan kami ingin lima atau tes pertama.
‫Baiklah, jadi kembalikan probabilitas label klasifikasi, itulah yang kami dapatkan di sini.
‫Jadi jika kita perhatikan, mari kita susun prediksi pengembalian pribadi ini, sebuah array dari lima sampel berbeda.
‫Benar.
‫Jadi lima, ini mega array di sini, dua dan Brice di sini berisi lima array yang lebih kecil karena
‫kami telah menggunakan lima di sini menggunakan irisan di dalamnya.
‫Tapi dalam array ini di sini, ada lima array dari dua angka.
‫Tapi ini hanya memiliki satu larik lima angka.
‫Hmm.
‫Apa yang sedang terjadi disini?
‫Nah, ini yang dimaksud dengan return, probabilitas dari sebuah label klasifikasi.
‫Jadi jika kita melihat ini, mari kita berbaris sampel satu.
‫Nah, sampel nol dengan array pertama ini, kita dapat melihat bahwa nomor di sebelah kiri, a. k. sebuah. nol koma
‫delapan sembilan, jauh lebih besar dari nol koma satu.
‫Baiklah.
‫Sekarang, mari kita lihat apakah ada tren.
‫Di sini kita pergi ke sini, indeks satu.
‫Label, nilai di sebelah kanan lebih besar, dan sekarang ini adalah satu jika kita pergi ke indeks ke a. k. sebuah. label satu, OK,
‫nilai di sebelah kanan lebih besar lagi.
‫Jadi itu indeks salah satu array ini.
‫Dan kemudian kita punya nol.
‫Nilai ini lebih besar.
‫Dan sekali lagi, untuk yang terakhir, ini adalah nilai satu.
‫Dan nilai pada indeks satu lebih besar.
‫Hmm.
‫Jadi apa ini, apakah itu membuat prediksi pada data yang sama, tetapi alih-alih hanya
‫mengembalikan label, itu mengembalikan kemungkinan label itu benar.
‫Jadi ingat, label kita adalah 011.
‫Jadi jika kita ke sini, target penyakit jantung dan kita ingin nilai penting.
‫Jadi kita punya satu untuk penyakit jantung dan nol empat, bukan penyakit jantung, jadi apa yang Predict
‫Prober lakukan adalah, hei, saya melihat lima baris pertama dari ini.
‫Jadi tes X, saya melihat sampel ini, apa yang telah saya pelajari dari data pelatihan.
‫Jika saya melihat sampel ini di sini, saya memberinya label nol.
‫Jadi bukan penyakit jantung.
‫Dan saya memprediksi label itu nol dengan probabilitas nol koma delapan sembilan.
‫Jadi jika kita menambahkan keduanya bersama-sama, probabilitas maksimum yang bisa Anda dapatkan adalah satu.
‫Jadi nol koma delapan sembilan ditambah nol koma satu satu.
‫Dan kemudian jika kita melakukan hal yang sama untuk yang berikutnya nol koma empat sembilan ditambah nol koma lima satu, Anda bisa
‫mendapatkan poin di sana, bukan?
‫Satu satu, itulah probabilitas maksimum.
‫Jadi apa yang dikatakan adalah bahwa sampel ini.
‫Memiliki nol koma delapan sembilan probabilitas label menjadi nol dan sampel berikutnya di sini, yang mendapat
‫label satu.
‫Memiliki titik lima satu sangat sedikit, hanya sedikit, apakah itu memiliki kemungkinan untuk diberi label satu.
‫Jadi itulah mengapa itu ditetapkan satu ketika kita bisa memprediksi kita memaksa model untuk memberi kita kembali satu label.
‫Jadi di sinilah saya memprediksi probe berguna.
‫Benar.
‫Kami ingin mengetahui probabilitas bahwa sampel kami diberi label tertentu.
‫Jadi yang ini di sini pada dasarnya adalah lemparan koin.
‫Ini hampir 50/50.
‫Tapi modelnya, Anda mungkin bisa mengatakan, cukup percaya diri pada sampel ini, yang ini di sini menjadi
‫nol karena delapan sembilan versus titik satu sama untuk di sini.
‫Benar.
‫Jadi ini nomor tiga.
‫Indeks ketiga diberikan nol.
‫Kami melihat yang ini di sini, jadi sangat bagus -- yakin bahwa yang ini juga bukan penyakit jantung.
‫Jadi itulah perbedaan antara prediktor dan prediksi prober adalah jika kita memang memiliki lebih dari dua kelas di sini.
‫Jadi jika kami memiliki 10 label, jika Anda dapat memprediksi probe di atasnya, Anda akan mendapatkan nilai, nilai probabilitas
‫untuk setiap kelas yang kami miliki.
‫Tetapi karena kami hanya memiliki dua, kami mendapatkan kembali dua sampel di sini.
‫Jadi ambang batas karena kami memiliki dua sampel, adalah mana yang memiliki lebih dari lima poin.
‫Jadi inilah mengapa yang satu ini memiliki poin di atas poin lima dan diberi label satu.
‫Sama dengan yang berikutnya.
‫Dan yang satu ini memiliki lebih dari lima poin.
‫Jadi itu diberi label nol, yang merupakan indeks dari array ini di sini.
‫Dan akhirnya untuk yang satu ini, diberi label satu karena yang satu ini melebihi titik lima dengan
‫nilai nol koma delapan ke mana Anda bisa menggunakan probe prediksi?
‫Yah, mungkin di masa depan.
‫Benar.
‫Anda sedang mengerjakan proyek semacam ini.
‫Anda ingin memastikan bahwa model Anda sangat percaya diri, misalnya kami menerapkan ini ke produksi.
‫Benar.
‫Kami menggunakan ini di rumah sakit dan kami tidak ingin model kami memberi kami sampel yang hanya memiliki probabilitas.
‫Perkiraan poin lima satu.
‫Kami ingin pergi, hei, model hanya memberi kami sampel.
‫Jadi di sinilah kita bisa menggunakan predict prober hanya memberi kita sampel yang mungkin bahkan lebih tinggi dari
‫titik delapan, sembilan, mungkin kita hanya ingin ketika model kita sangat percaya diri dan kemudian kita akan menggunakan prediksi
‫itu.
‫Atau mungkin berguna untuk mengetahui sampel mana yang model kita tidak yakin, lalu mungkin kita bisa melihat
‫sampel itu dan pergi, hei, mengapa sampel itu?
‫Mengapa baris ini?
‫Mengapa modelnya tidak jelas tentang itu?
‫Apakah ini sesuatu yang bisa kita perbaiki?
‫Jadi itu semacam nilai antara memprediksi dan memprediksi.
‫Prober predict akan memberi Anda satu label untuk setiap sampel, sedangkan predict prober mengembalikan probabilitas
‫label klasifikasi.
‫Dan ingat, nilai maksimum di sini adalah jika Anda menambahkan ini adalah satu.
‫Jadi semakin dekat dengan satu, semakin banyak koma terbalik.
‫Tentu.
‫Model Anda adalah bahwa prediksi yang dibuat adalah kelas tertentu.
‫Baiklah, jadi sekarang kita telah melihat dua cara utama membuat prediksi menggunakan model klasifikasi.
‫Saya ingin Anda berpikir, bagaimana kami dapat membuat prediksi menggunakan model regresi untuk meninjau kembali, jika Anda
‫akan kembali ke atas dan melihat kode model regresi kami, bagaimana kami dapat membuat prediksi menggunakan model regresi
‫kami, katakanlah, jika kami mau untuk memprediksi di pusat data perumahan Boston kami harga rumah rata-rata yang diberikan
‫berturut-turut dan karakteristik berbeda tentang sebuah kota, saya akan menantang Anda untuk itu.
‫Mungkin Anda akan mengetahuinya sebelum video berikutnya, tetapi jika tidak, kita akan melihatnya nanti.