‫好吧, 我会的
‫我们已经看到了如何使用训练好的机器学习模型和预测函数进行预测｡
‫现在, 让我们看看如何更简洁地使用predict探测函数｡
‫什么是预测探测函数？
‫现在, 我们可以把这个注释移到减价单元格中, 因为这会更有意义,
‫这是一个函数｡
‫这样就可以得到这个了｡
‫然后我们来预测概率回报率｡
‫概率｡
‫分类标签的概率｡
‫别相信我的话｡
‫让我们来看看通灵贷款的文件, 因为这是一个很好的做法｡
‫真通灵｡
‫学习｡
‫预测｡
‫探查｡
‫我们走吧｡
‫在这里我们要｡
‫预测｡
‫探查｡
‫概率估计｡
‫返回的所有类的估计值按类的标签排序｡
‫好吧, 概率估计｡
‫嗯嗯嗯
‫那是什么意思？
‫刮擦声威风凛凛地叫道｡
‫我们来看看｡
‫我先运行代码｡
‫预测探测器｡
‫需要什么？
‫如果我们回到这里, 需要X｡
‫好吧, 这就是我们能做的
‫取X, 我们可能会把测试数据传给它, 就像我们对predict所做的那样｡
‫嗯, 我们得到了很多｡
‫也许我们只想做前五个｡
‫好吧, 我会的
‫所以预测私人回报｡
‫分类标签的概率现在在旋风中他们已经使用了所有类别的返回估计值｡
‫所以一个类不是心脏病, 另一个类是心脏病.
‫这只是不同标签类的另一种说法｡
‫看看这是什么？
‫好吧, 我们现在有了概率估计｡
‫这到底是什么？
‫我们来预测一下｡
‫在相同的数据上｡
‫所以它可能更容易理解, 相比之下, 当我们只使用普通的predict函数时｡
‫我们要测试的前五个｡
‫好吧, 我会的
‫So返回分类标签的概率｡
‫这就是我们在这里得到的｡
‫所以如果我们看, 让我们把这个排成一行, 预测探测器｡
‫它返回一个包含五个不同样本的数组, 对吧？
‫所以五个｡
‫这个巨型数组, 这里的2和大括号包含了5个更小的数组, 因为我们在这里使用了5个分片,
‫这个也是｡
‫但是在这个数组中, 有五个数组是两个数, 而这个只有一个数组是五个数｡
‫嗯嗯嗯
‫这是怎么回事？
‫这就是返回分类标签的概率的含义｡
‫如果我们看一下这个, 让我们排列样本1或样本0｡
‫有了第一个数组, 我们可以看到左边的数字a｡ k､ a个0｡ 89, 远远大于0｡ 11.
‫好吧, 我会的
‫现在, 让我们看看是否有一个趋势在这里｡
‫我们到这里, 索引一｡
‫的标签｡
‫右边的值较大｡
‫现在这是一个一｡
‫如果我们转到索引2, 也就是标签1, 右边的值又变大了｡
‫这是这个数组的索引1, 然后是0.
‫这个值比较大｡
‫对于最后一个, 值为1｡
‫而索引1处的值更大｡
‫嗯嗯嗯
‫它是在对相同的数据进行预测, 但它不是只返回标签,
‫而是返回标签为真的概率｡
‫所以记住, 我们的标签是0和1｡
‫所以如果我们去这里心脏病目标和我们想要的价值不能｡
‫所以我们有一个是心脏病, 没有心脏病｡
‫所以预测探测器R所做的是, 嘿, 我正在看这上面的前五行｡
‫所以X检验, 我在看这些样本｡
‫我从训练数据中学到的是, 如果我看这个样本, 我给它标为零｡
‫所以不是心脏病｡
‫我预测标签为零的概率为0｡ 89.
‫所以如果我们把这两个加在一起, 你能得到的最大概率是1｡
‫所以0｡ 89加0｡ 11.
‫如果我们对下一个做同样的处理, 0｡ 49加0｡ 51号, 你大概明白了吧？
‫一个一个｡
‫这是最大的可能性｡
‫所以它说的是这个样本｡
‫有一个0｡ 89标签为零的概率｡
‫下一个样本, 标签是1｡
‫有一个0｡ 51.
‫所以稍微稍微有一点被标记为一的可能性吗？
‫这就是为什么它被分配了一个｡
‫当我们调用predict时, 我们给予强制模型返回一个标签｡
‫这就是Predict Probe派上用场的地方, 对吧？
‫我们想计算出样本被赋予某种标签的概率｡
‫所以这个基本上是抛硬币, 对吧？
‫快5050了｡
‫但是你可以说这个模型对这个样本很有信心, 这个是0, 因为它是89对0｡
‫11号, 这里也是｡
‫好吧, 我知道了
‫这是第三个｡
‫第三个索引指定为零｡
‫我们在这里看到这个｡
‫所以很有信心这个也不是心脏病｡
‫这就是预测和预测的区别｡
‫问题是如果我们有两个以上的类, 比如有十个标签, 如果你能预测探针, 你会得到每一个类的值,
‫概率, 值｡
‫但是因为我们只有两个, 所以我们得到的是两个样本的数组｡
‫所以阈值, 因为我们有两个样本, 是大于2的那一个｡ 5.
‫所以这就是为什么这个有0｡ 0比0｡ 5, 它被分配了一个标签, 下一个也是一样｡
‫而这一个有超过0｡ 5.
‫所以它被赋了一个标签零, 也就是这个数组的索引.
‫最后对于这个, 它的标签是1, 因为这个大于0. 5, 值为0｡
‫82.
‫你能在哪里使用预测探测器？
‫嗯, 也许在未来, 对｡
‫你在做这种项目｡
‫您希望确保您的模型非常可靠, 假设我们正在将其部署到生产环境中｡
‫对不对？
‫我们在一家医院使用这个模型, 我们不希望模型给予的样本的概率估计值为0｡
‫51.
‫我们要走了, 嘿, 模特儿只给予我们一个样品｡
‫因此, 我们可以使用预测探测器, 只给予可能甚至高于0的样本｡
‫89.
‫也许只有当我们的模型非常自信时, 我们才需要这样的预测｡
‫或者, 了解哪些样品是我们的模型不确定的样品可能会有所帮助｡
‫也许我们可以看看这个样本, 然后问, 嘿, 为什么是这个样本？
‫为什么是这一排？
‫为什么模型不清楚这一点？
‫有什么我们可以弥补的吗？
‫这是介于predict和predict prober predict之间的值｡
‫我们将为每个样本给予一个标签, 而predict proba返回分类标签的概率, 请记住,
‫如果这些概率之和为1, 则此处的最大值为｡
‫所以越接近1, 引号就越多｡
‫当然, 你的模型是, 它所做的预测是一个特定的类｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 我们已经看到了使用分类模型进行预测的两种主要方式｡
‫我想让你有个东西｡
‫我们如何使用回归模型进行预测以重新访问？
‫如果你能回到上面看看我们的回归模型代码｡
‫我们如何使用回归模型进行预测？
‫比如说, 如果我们想预测波士顿的住房数据, 给定一行和一个城镇的不同特征,
‫设定中值房价｡
‫我向你挑战｡
‫也许你会在下一个视频之前弄清楚, 但否则我们会在那时候看看｡