‫OK, abbiamo visto come fare previsioni usando il nostro modello di apprendimento automatico del treno e la funzione di previsione.
‫Ora diamo un'occhiata a come possiamo usare una funzione di previsione di sonda era essenzialmente ciò che è esattamente la
‫funzione di previsione di sonda.
‫Ora, quello che potremmo fare è spostare questo commento in una cella di markdown perché questo avrà un po' più
‫senso e questa è una funzione.
‫Quindi questo lo otterrà.
‫E poi andremo qui e prevediamo i ritorni probabili, le
‫probabilità.
‫Probabilità di un'etichetta di classificazione, non credetemi sulla parola.
‫Diamo un'occhiata alla seconda documentazione di prestito, perché questa è una buona pratica.
‫Così imparo a prevedere il prober.
‫Ci siamo.
‫Qui non prevediamo stime probabilistiche corrette.
‫Le stime restituite per tutte le classi sono ordinate in base all'etichetta delle classi.
‫OK, quindi stime di probabilità.
‫Hmm.
‫Che cosa significa?
‫L'offerta di Scratch è maestosa.
‫Diamo prima un'occhiata al codice.
‫Prevedi sondaggi.
‫Cosa ci vuole se torniamo qui, ci vuole X.
‫Tutto bene.
‫Quindi questo è quello che possiamo fare.
‫prende X.
‫Forse passeremo ai dati del test proprio come abbiamo fatto con la previsione.
‫Bene, otteniamo molto.
‫Forse vogliamo fare solo i primi cinque.
‫OK, quindi prevedere i ritorni privati, una probabilità di un'etichetta di classificazione ora in seconda riga, hanno
‫usato le stime restituite per tutte le classi in modo che una classe non sia una malattia cardiaca e l'altra classe sia
‫una malattia cardiaca.
‫Quindi questa è solo un'altra parola per diverse classi di etichette.
‫Ora, cosa abbiamo qui?
‫Bene, ora abbiamo stime di probabilità.
‫Che cos'è esattamente questo?
‫Prevediamo.
‫Sugli stessi dati, quindi è probabilmente più facile da capire, al contrario, quando usiamo solo la normale funzione
‫di previsione.
‫E vogliamo i primi cinque o il test.
‫Va bene, quindi restituisce le probabilità di un'etichetta di classificazione, ecco cosa abbiamo ottenuto qui.
‫Quindi, se osserviamo, allineiamo questa previsione dei rendimenti privati, una matrice di cinque campioni diversi.
‫Destra.
‫Quindi cinque, questo mega array qui, i due e quelli di Brice qui contengono cinque array più piccoli perché qui
‫ne abbiamo usati cinque usando lo slicing all'interno di questo.
‫Ma all'interno di questo array qui, ci sono cinque array di due numeri.
‫Ma questo ha solo un array di cinque numeri.
‫Hmm.
‫Cosa sta succedendo qui?
‫Bene, questo è ciò che significa per rendimenti, le probabilità di un'etichetta di classificazione.
‫Quindi, se guardiamo a questo, mettiamo in fila il campione uno.
‫Bene, campione zero con questo primo array, possiamo vedere che il numero a sinistra, a. K. un. zero virgola otto
‫nove, è di gran lunga maggiore di zero virgola uno uno.
‫Tutto bene.
‫Ora, vediamo se c'è una tendenza.
‫Qui andiamo a qui, indice uno.
‫L'etichetta, il valore a destra è più grande, e ora questo è uno se andiamo all'indice a. K. un. etichetta uno, OK, il
‫valore a destra è di nuovo più grande.
‫Quindi questo è l'indice uno di questo array.
‫E poi abbiamo zero.
‫Questo valore è maggiore.
‫E poi di nuovo, per quello finale, è il valore uno.
‫E il valore all'indice uno è maggiore.
‫Hmm.
‫Quindi si tratta di fare previsioni sugli stessi dati, ma invece di restituire semplicemente
‫l'etichetta, restituisce la probabilità che quell'etichetta sia vera.
‫Quindi ricorda, le nostre etichette sono 011.
‫Quindi, se andiamo qui, l'obiettivo delle malattie cardiache e vogliamo che il valore conta.
‫Quindi ne abbiamo uno per le malattie cardiache e zero quattro, non per le malattie cardiache, quindi quello che sta
‫facendo Predict Prober è, ehi, sto guardando le prime cinque righe di queste.
‫Quindi test X, sto guardando questi campioni, cosa ho imparato sui dati di allenamento.
‫Se guardo questo esempio qui, gli do l'etichetta zero.
‫Quindi non malattie cardiache.
‫E sto prevedendo quell'etichetta zero con una probabilità di zero virgola otto nove.
‫Quindi, se sommiamo questi due insieme, la probabilità massima che puoi ottenere è uno.
‫Quindi zero virgola otto nove più zero virgola uno.
‫E poi se facessimo lo stesso per il prossimo zero virgola quattro nove più zero virgola cinque uno, puoi in qualche
‫modo ottenere il punto, giusto?
‫Uno, questa è la probabilità massima.
‫Quindi quello che sta dicendo è che questo campione.
‫Ha zero virgola otto nove probabilità che l'etichetta sia zero e il campione successivo qui, che ottiene
‫l'etichetta uno.
‫Ha un punto cinque uno così leggermente, solo leggermente, ha una probabilità di essere etichettato come uno.
‫Ecco perché ne viene assegnata una quando possiamo prevedere che forziamo il modello a restituirci un'etichetta.
‫Quindi è qui che prevedo che Prober torna utile.
‫Destra.
‫Vogliamo calcolare la probabilità che al nostro campione venga assegnata una certa etichetta.
‫Quindi questo qui è fondamentalmente un lancio di una moneta.
‫Sono quasi il 50/50.
‫Ma il modello, si potrebbe probabilmente dire, è abbastanza fiducioso su questo campione, questo qui è zero
‫perché è otto nove contro il punto uno lo stesso per qui.
‫Destra.
‫Quindi questo è il numero tre.
‫Il terzo indice è zero.
‫Lo vediamo qui, quindi è carino, fiducioso che anche questo non sia una malattia cardiaca.
‫Quindi questa è una differenza tra predire e predire prober è che se avessimo più di due classi qui.
‫Quindi, se avessimo tipo 10 etichette, se potessi prevedere il prober su di esso, otterresti valori, valore di probabilità per
‫ciascuna di quelle classi che avevamo.
‫Ma siccome ne abbiamo solo due, ci restituiamo un aumento di due campioni qui.
‫E quindi la soglia, perché abbiamo due campioni, è quella che ha oltre il punto cinque.
‫Quindi questo è il motivo per cui questo ha un punto sopra il punto cinque e gli viene assegnata un'etichetta di uno.
‫Lo stesso con il prossimo.
‫E questo ha oltre il punto cinque.
‫Quindi gli viene assegnata un'etichetta di zero, che è l'indice di questo array qui.
‫E infine per questo, viene assegnata un'etichetta di uno perché questo è oltre il punto cinque con un valore
‫di zero virgola otto a dove potresti usare il prober di previsione?
‫Beh, forse in futuro.
‫Destra.
‫Stai lavorando a questo tipo di progetto.
‫Vuoi assicurarti che il tuo modello sia molto sicuro, diciamo che lo stiamo distribuendo in produzione.
‫Destra.
‫Lo stiamo usando in un ospedale e non vogliamo che il nostro modello ci fornisca campioni che hanno solo probabilità.
‫Stima del punto cinque uno.
‫Vogliamo andare, ehi, il modello ci dà solo i campioni.
‫Quindi è qui che potremmo usare il prober di previsione per darci solo i campioni che forse sono anche
‫più alti del punto otto, nove, forse vogliamo solo quando il nostro modello è estremamente sicuro e quindi useremo quella
‫previsione.
‫O forse è utile sapere di quali campioni non sono sicuri i nostri modelli, quindi forse potremmo guardare quel
‫campione e dire, ehi, perché è quel campione?
‫Perché questa riga?
‫Perché il modello non è chiaro al riguardo?
‫È qualcosa che possiamo sistemare?
‫Quindi questo è un po' il valore tra la previsione e la previsione.
‫Prober forecast ti darà una singola etichetta per ogni campione, mentre forecast prober restituisce le probabilità di
‫un'etichetta di classificazione.
‫E ricorda, il valore massimo qui è se sommi questi è uno.
‫Quindi più vicino a uno, più virgolette.
‫Sicuro.
‫Il tuo modello è che la previsione è di una certa classe.
‫Bene, ora abbiamo visto i due modi principali per fare previsioni usando un modello di classificazione.
‫Voglio che tu pensi, come possiamo fare previsioni usando un modello di regressione da rivisitare, se torni indietro
‫e guardi il nostro codice del modello di regressione, come possiamo fare una previsione usando il nostro modello di
‫regressione, diciamo, se volessimo per prevedere nel nostro data center immobiliare di Boston il prezzo medio di una casa
‫data una riga e le diverse caratteristiche di una città, ti sfido a farlo.
‫Forse lo capirai prima del prossimo video, ma per il resto, ci daremo un'occhiata allora.