‫OK, então vimos como fazer previsões usando nosso modelo de aprendizado de máquina de treinamento e a função de previsão.
‫Agora, vamos dar uma olhada em como podemos usar uma função de teste de previsão que é essencialmente o que é exatamente a
‫função de teste de previsão.
‫Agora, o que podemos fazer é mover este comentário para uma célula de redução porque isso fará um pouco mais
‫de sentido e é uma função.
‫Então isso vai resolver.
‫E então vamos ir aqui e prever retornos mais probabilidades,
‫probabilidades.
‫Probabilidades de um rótulo de classificação, não acredite apenas na minha palavra.
‫Vamos dar uma olhada na documentação do segundo empréstimo, porque essa é uma boa prática.
‫Portanto, aprendo a prever mais probabilidades.
‫Aqui vamos nós.
‫Aqui, não predizeremos estimativas de probabilidade mais probantes.
‫As estimativas retornadas para todas as classes são ordenadas pelo rótulo das classes.
‫OK, então estimativas de probabilidade.
‫Hmm.
‫O que isso significa?
‫O lance do Scratch é majestoso.
‫Vamos dar uma olhada no código primeiro.
‫Prever prober.
‫O que é preciso se voltarmos para aqui, é preciso X.
‫Tudo bem.
‫Então é isso que podemos fazer.
‫Pega X.
‫Talvez possamos passar nos dados de teste da mesma forma que fizemos com o Predict.
‫Bem, nós ganhamos muito.
‫Talvez queiramos fazer apenas os cinco primeiros.
‫OK, então prevejam retornos privados, uma probabilidade de um rótulo de classificação agora na segunda linha. Eles
‫usaram as estimativas retornadas para todas as classes de forma que uma classe não seria uma doença cardíaca e a outra classe seria
‫uma doença cardíaca.
‫Essa é apenas outra palavra para diferentes classes de rótulos.
‫Agora, o que temos aqui?
‫Bem, agora temos estimativas de probabilidade.
‫O que exatamente é isso?
‫Vamos prever.
‫Nos mesmos dados, então provavelmente é mais fácil de entender, em contraste, quando usamos apenas a função de
‫previsão normal.
‫E queremos os primeiros cinco ou teste.
‫Tudo bem, então retorna as probabilidades de um rótulo de classificação, é o que temos aqui.
‫Então, se olharmos, vamos alinhar essa previsão de retornos privados, uma matriz de cinco amostras diferentes.
‫Direito.
‫Então, cinco, essa mega-matriz aqui, os dois e o de Brice aqui contêm cinco matrizes menores
‫porque usamos cinco aqui usando o fatiamento dentro dela.
‫Mas dentro desta matriz aqui, há cinco matrizes de dois números.
‫Mas isso tem apenas uma matriz de cinco números.
‫Hmm.
‫O que está acontecendo aqui?
‫Bem, isso é o que significa retornos, as probabilidades de um rótulo de classificação.
‫Então, se olharmos para isso, vamos alinhar a amostra um.
‫Bem, amostra zero com este primeiro array, podemos ver que o número à esquerda, a. k. uma. zero vírgula oito
‫nove é muito maior do que zero vírgula um um.
‫Tudo bem.
‫Agora, vamos ver se há uma tendência.
‫Aqui vamos nós para aqui, índice um.
‫O rótulo, o valor à direita é maior, e agora esse será um se formos indexar a a. k. uma. rotule um, OK,
‫o valor à direita é novamente maior.
‫Então esse é o índice um desta matriz.
‫E então temos zero.
‫Este valor é maior.
‫E, novamente, para o final, é o valor um.
‫E o valor no índice um é maior.
‫Hmm.
‫Portanto, está fazendo previsões nos mesmos dados, mas em vez de apenas retornar o rótulo, está
‫retornando a probabilidade de que o rótulo seja verdadeiro.
‫Portanto, lembre-se de que nossos rótulos são 011.
‫Portanto, se formos aqui, o alvo das doenças cardíacas e queremos contagens de valor.
‫Portanto, temos um para doenças cardíacas e zero quatro, não doenças cardíacas, então o que Predict Prober está
‫fazendo é, ei, estou olhando para as primeiras cinco fileiras desses.
‫Então, teste X, estou olhando para esses exemplos, o que aprendi com os dados de treinamento.
‫Se eu olhar para este exemplo aqui, estou atribuindo a ele o rótulo zero.
‫Portanto, não doenças cardíacas.
‫E estou prevendo esse rótulo zero com uma probabilidade de zero vírgula oito nove.
‫E então, se somarmos esses dois juntos, a probabilidade máxima que você pode obter é um.
‫Portanto, zero vírgula oito nove mais zero vírgula um um.
‫E então se fizermos o mesmo para o próximo zero vírgula quatro nove mais zero vírgula cinco um, você pode meio que
‫captar o ponto aqui, certo?
‫Um, essa é a probabilidade máxima.
‫Então o que está dizendo é que esta amostra.
‫Tem uma probabilidade de zero vírgula oito nove de o rótulo ser zero e a próxima amostra aqui, que obtém o
‫rótulo um.
‫Tem um ponto cinco um tão ligeiramente, apenas ligeiramente, isso tem uma probabilidade de ser rotulado como um.
‫É por isso que é atribuído um quando poderíamos prever que forçamos o modelo a nos devolver um rótulo.
‫Portanto, é aqui que eu prevejo que prober será útil.
‫Direito.
‫Queremos descobrir a probabilidade de que nossa amostra receba um determinado rótulo.
‫Portanto, este aqui é basicamente um cara ou coroa.
‫É quase 50/50.
‫Mas o modelo, você provavelmente poderia dizer, está bastante confiante nesta amostra, este aqui sendo
‫zero porque é oito nove contra vírgula um o mesmo aqui.
‫Direito.
‫Portanto, este é o número três.
‫O terceiro índice é zero.
‫Vemos este aqui, então é bonito - confiante de que este também não é uma doença cardíaca.
‫Portanto, essa é a diferença entre predizer e predizer prober é que se tivéssemos mais de duas classes aqui.
‫Portanto, se tivéssemos cerca de 10 rótulos, se você pudesse prever o prober sobre ele, obteria valores, valor de probabilidade para
‫cada uma das classes que tínhamos.
‫Mas porque temos apenas dois, estamos recebendo de volta um aumento de duas amostras aqui.
‫E então o limite, porque temos duas amostras, é aquele que tiver mais de um ponto cinco.
‫É por isso que este tem um ponto sobre o ponto cinco e recebe o rótulo um.
‫O mesmo acontece com o próximo.
‫E este tem mais de um ponto cinco.
‫Portanto, ele recebe um rótulo de zero, que é o índice desta matriz aqui.
‫E, finalmente, para este, é atribuído um rótulo de um porque este está acima do ponto cinco com um valor
‫de zero vírgula oito para onde você poderia usar o probador de previsão?
‫Bem, talvez no futuro.
‫Direito.
‫Você está trabalhando neste tipo de projeto.
‫Você quer ter certeza de que seu modelo é muito confiável, digamos que estamos implantando isso na produção.
‫Direito.
‫Estamos usando isso em um hospital e não queremos que nosso modelo nos dê amostras que têm apenas probabilidade.
‫Estimativa de ponto cinco um.
‫Queremos ir, ei, o modelo só nos dá as amostras.
‫Então, é aqui que poderíamos usar o prober de previsão apenas para nos fornecer as amostras que talvez sejam ainda
‫mais altas do que o ponto oito, nove, talvez apenas desejemos quando nosso modelo for extremamente confiável e então usaremos essa
‫previsão.
‫Ou talvez seja útil saber sobre quais amostras nossos modelos não têm certeza, então talvez pudéssemos olhar para essa amostra
‫e dizer, ei, por que é essa amostra?
‫Por que esta linha?
‫Por que o modelo não é claro sobre isso?
‫Isso é algo que podemos consertar?
‫Então esse é o valor entre prever e prever.
‫Prober Predict fornecerá um único rótulo para cada amostra, enquanto Predict Prober retorna as probabilidades de um
‫rótulo de classificação.
‫E lembre-se, o valor máximo aqui é se você adicionar um.
‫Portanto, quanto mais próximo de um, mais aspas são invertidas.
‫Certo.
‫Seu modelo é que a previsão feita é de uma determinada classe.
‫Tudo bem, agora vimos as duas maneiras principais de fazer previsões usando um modelo de classificação.
‫Quero que você pense em como podemos fazer previsões usando um modelo de regressão para revisitar, se você
‫voltar e olhar nosso código de modelo de regressão, como podemos fazer uma previsão usando nosso modelo de regressão,
‫digamos, se quisermos para prever em nosso data center habitacional em Boston o preço médio de uma casa, considerando
‫uma linha e diferentes características de uma cidade, eu o desafiarei a fazer isso.
‫Talvez você descubra isso antes do próximo vídeo, mas caso contrário, vamos dar uma olhada nisso então.