‫なるほど｡
‫ここまでで､ 学習した機械学習モデルとpredict関数を使って予測をする方法を見てきました｡
‫さて､ predict probeの使い方をもっと簡潔に説明しましょう｡
‫予測プローブ機能とは､ 具体的にどのような機能なのでしょうか？
‫さて､ このコメントをマークダウンのセルに移動させるかもしれません｡ この方が少しは分かりやすいでしょうから､
‫これは機能です｡
‫それが手に入るわけです｡
‫そして､ ここに行ってプロバのリターンを予測するのです｡
‫確率の話｡
‫分類ラベルの確率｡
‫私の言葉を鵜呑みにしないでください｡
‫せっかくだから､ サイキックローンの書類を見てみよう｡
‫サイキックなんですね｡
‫学ぶ｡
‫予測する｡
‫プローブです｡
‫これでよしとしよう｡
‫ここに私たちは望んでいます｡
‫予測する｡
‫プローブです｡
‫確率の推定値｡
‫すべてのクラスについて返される推定値は､ クラスのラベルによって並べられる｡
‫なるほど､ 確率の推定ですね｡
‫うーん｡
‫どういう意味ですか？
‫スクラッチは堂々と入札する｡
‫見てみよう｡
‫まずコードを走らせる｡
‫プローバを予測する｡
‫何が必要なのか？
‫ここに戻ると､ Xがかかる｡
‫よし､ それでいいんだ｡
‫Xを取る､ predictの時と同じように､ テストデータを渡すかもしれない｡
‫まあ､ たくさんもらえますよ｡
‫最初の5つだけをやりたいのかもしれません｡
‫なるほど｡
‫だから､ プライベートリターンを予測する｡
‫サイクロンで今分類ラベルの確率は､ 彼らはすべてのクラスのために返された推定値を使用してきました｡
‫つまり､ あるクラスは心臓病ではなく､ もう一つのクラスは心臓病ということになる｡
‫つまり､ それはラベルのクラスが違うということに他なりません｡
‫さて､ ここにあるのは何でしょう？
‫まあ､ 今は確率の推定値がありますからね｡
‫これはいったい何なのでしょうか？
‫予想しよう｡
‫同じデータで
‫だから､ 通常のpredict関数だけを使う場合とは対照的に､ 理解しやすいかもしれませんね｡
‫そして､ テストの最初の5つが欲しい｡
‫なるほど｡
‫そこで､ 分類ラベルの確率を返す｡
‫それが､ ここにある｡
‫そこで､ このように並べてみると､ プローブを予測することができます｡
‫5種類のサンプルの配列が返されますね｡
‫だから5つ｡
‫この巨大な配列､ ここにある2つの中括弧には5つの小さな配列が含まれています｡ これは､ ここでスライシングを使って5つの配列を使ったからで､
‫これも同様です｡
‫しかし､ この配列の中には､ 2つの数値からなる配列が5つありますが､ この配列には5つの数値からなる配列が1つだけあります｡
‫うーん｡
‫どうしたんですか？
‫まあ､ 分類ラベルの確率を返すというのは､ こういうことなんでしょう｡
‫そこで､ これを見ると､ サンプル1､ サンプル0を並べてみましょう｡
‫この最初の配列で､ 左側の数字であるaを確認することができます｡ k. a 0. 89と､ 0よりはるかに大きい｡ 11.
‫わかりました｡
‫さて､ ここでトレンドがあるかどうか見てみましょう｡
‫ここから先は､ インデックス1です｡
‫ラベルのことです｡
‫右の方が値が大きくなります｡
‫そして今､ これが1本｡
‫ここで､ インデックス2､ 別名ラベル1に移動すると､ 右側の値がまた大きくなっていますね｡
‫つまり､ この配列のインデックス1､ そして0です｡
‫この値は大きくなります｡
‫そして､ 最後の1枚にまた､ バリュー1です｡
‫そして､ インデックス1での値の方が大きい｡
‫ふむ｡
‫つまり､ 同じデータに対して予測を行うのですが､ 単にラベルを返すのではなく､
‫そのラベルが真である確率を返すのです｡
‫だから､ 私たちのラベルは0と1であることを忘れないでください｡
‫ですから､ もし私たちがここで心臓病をターゲットにした場合､ 値を求めることはできません｡
‫つまり､ 心臓病は1､ 心臓病でないのは0ということです｡
‫予測プローブRがやっていることは､ 「おい､ この中の最初の5行を見ているんだ」ということです｡
‫だからXテスト､ このサンプルを見ているんです｡
‫トレーニングデータで学んだことは､ このサンプルを見てみると､ ラベルゼロを与えているんです｡
‫だから､ 心臓病ではない｡
‫そして､ そのラベル0を確率0と予測しています｡ 89.
‫そして､ この2つを足すと､ 最大で1つの確率になります｡
‫だから0｡ 89プラス0. 11.
‫そして､ その次も同じようにすると0｡ 49 プラス 0. 51､ 言いたいことはなんとなくわかるよね？
‫一つ目｡
‫それは最大公約数的なものです｡
‫つまり､ このサンプルが言っていることは
‫0を持つ｡ 89 ラベルの確率が0であること｡
‫そして､ 次のサンプルは､ ラベル1を取得するこちらです｡
‫0を持つ｡ 51.
‫では､ ほんのわずかですが､ それは1つのレッテルを貼られる確率があるのでしょうか？
‫だから､ 1つに割り当てられているわけです｡
‫predictを呼び出すと､ モデルに1つのラベルを返すように強制します｡
‫ここで､ Predict Probeが役に立つわけですね｡
‫私たちは､ サンプルがあるラベルを与えられる確率を計算したいのです｡
‫つまり､ ここの1枚は基本的にコイントスなんですね｡
‫もうすぐ5050です｡
‫しかし､ このサンプルでは､ このモデルはかなり信頼性が高いと言えるかもしれません｡
‫11､ こちらも同じものです｡
‫そうですね｡
‫これが3番なんですね｡
‫3番目のインデックスには0が与えられます｡
‫こちらはこちらで見ています｡
‫ですから､ 今回も心臓病でないことは間違いありません｡
‫それがpredictとpredictの違いなんですね｡
‫問題は､ もしここに2つ以上のクラスがあった場合､ つまり10個のラベルがあった場合､ プローブで予測すれば､
‫それぞれのクラスについて値､ 確率､ 値が得られることです｡
‫しかし､ 2つしかないので､ ここでは2つのサンプルのアレイで返しています｡
‫そして､ 2つのサンプルがあるため､ どちらか2以上の方が閾値となります｡ 5.
‫だからこれは0なんですね｡ 0以上 0未満 5となり､ ラベルは1が割り当てられ､ 次のラベルも同様です｡
‫そして､ こちらは0を超える｡ 5.
‫つまり､ この配列のインデックスであるゼロが割り当てられます｡
‫そして最後に､ この1枚は0を超えているため､ ラベルが1になります｡ 5を0とした｡
‫82.
‫プレディクトプローバーはどこで使えるのか？
‫まあ､ 将来的にはそうなるかもしれませんね｡
‫こういう企画をやっているんですね｡
‫このモデルを本番に展開するとしたら､ 非常に自信があることを確認したいものです｡
‫そうだろ？
‫私たちはこれを病院で使っているのですが､ モデルが確率推定値0しか持たないようなサンプルを出してはいけないのです｡
‫51.
‫私たちは､ 「おい､ モデルだけサンプルを出せ」と言いたいのです｡
‫そこで､ 予測プローバを使って､ 0より大きいサンプルだけを表示させることができます｡
‫89.
‫もしかしたら､ 私たちのモデルが極めて自信のあるときだけ､ その予測を使いたいと思うかもしれません｡
‫あるいは､ 我々のモデルがどのサンプルについて確信が持てないかを知ることは有用かもしれません｡
‫そうすれば､ そのサンプルを見て､ 「あれ､ なんでこのサンプルなんだろう？
‫なぜ､ この列なのか？
‫なぜ､ その点がモデルでは不明確なのでしょうか？
‫何か修正できることはないですか？
‫これがpredictとpropectorの間にある価値観ですね｡
‫予測probaは分類ラベルの確率を返すのに対し､ 各サンプルに1つのラベルを与えます｡ ここで覚えておいてほしいのは､
‫これらを足した場合の最大値は1であるということです｡
‫だから､ 1に近いほど倒置コンマが多い｡
‫確かに､ あなたのモデルは､ それが予測したものがあるクラスであるということです｡
‫わかりました｡
‫ここまでで､ 分類モデルを使って予測を行う主な方法を2つ見てきました｡
‫持ってほしいものがある｡
‫回帰モデルを使って､ どのように予測を立てれば再訪問できるのか？
‫もう一度､ 回帰モデルのコードを見てください｡
‫回帰モデルを用いて､ どのように予測を行うことができるのか？
‫例えば､ ボストンの住宅データで予測したい場合､ 行と町に関するさまざまな特性を指定して､
‫住宅価格の中央値を設定します｡
‫それに挑戦する｡
‫もしかしたら､ 次のビデオまでにわかるかもしれませんが､ そうでなければ､ その時に見てみましょう｡