‫Bien, hemos visto cómo hacer predicciones utilizando nuestro modelo de aprendizaje automático de trenes y la función de predicción.
‫Ahora echemos un vistazo a cómo podemos usar una función de sonda de predicción que es esencialmente lo que es exactamente la
‫función de sonda de predicción.
‫Ahora, lo que podríamos hacer es mover este comentario a una celda de reducción porque esto tendrá un poco más
‫de sentido y esa es una función.
‫Entonces eso va a conseguir eso.
‫Y luego vamos a ir aquí y predecir rendimientos probables,
‫probabilidades.
‫Probabilidades de una etiqueta de clasificación, no confíe en mi palabra.
‫Echemos un vistazo a la documentación del segundo préstamo, porque es una buena práctica.
‫Entonces aprendo a predecir prober.
‫Aquí vamos.
‫Aquí no predeciremos estimaciones de probabilidad de sonda.
‫Las estimaciones devueltas para todas las clases están ordenadas por la etiqueta de clases.
‫Bien, entonces estimaciones de probabilidad.
‫Mmm.
‫¿Qué significa eso?
‫La oferta de Scratch majestuosamente.
‫Primero echemos un vistazo al código.
‫Predecir prober.
‫¿Qué se necesita si volvemos a aquí? Se necesita X.
‫Está bien.
‫Entonces eso es lo que podemos hacer.
‫Toma X.
‫Tal vez pasemos los datos de prueba como lo hicimos con predecir.
‫Bueno, obtenemos mucho.
‫Quizás solo queremos hacer los primeros cinco.
‫Bien, predice retornos privados, una probabilidad de una etiqueta de clasificación ahora en Segunda línea, han
‫usado las estimaciones devueltas para todas las clases, por lo que una clase no sería enfermedad cardíaca y la otra clase
‫sería enfermedad cardíaca.
‫Así que esa es solo otra palabra para diferentes clases de etiquetas.
‫Ahora, ¿qué tenemos aquí?
‫Bueno, ahora tenemos estimaciones de probabilidad.
‫¿Qué es esto exactamente?
‫Vamos a predecir.
‫En los mismos datos, por lo que probablemente sea más fácil de entender, en contraste, cuando usamos solo la función
‫de predicción normal.
‫Y queremos los primeros cinco o prueba.
‫Muy bien, devuelve las probabilidades de una etiqueta de clasificación, eso es lo que tenemos aquí.
‫Entonces, si miramos, alineemos esta predicción de retornos privados, una matriz de cinco muestras diferentes.
‫Derecha.
‫Así que cinco, este mega arreglo aquí, los dos y el de Brice aquí contienen cinco arreglos más pequeños porque
‫hemos usado cinco aquí usando el corte dentro de este.
‫Pero dentro de esta matriz aquí, hay cinco matrices de dos números.
‫Pero esto solo tiene una matriz de cinco números.
‫Mmm.
‫¿Que esta pasando aqui?
‫Bueno, esto es lo que se entiende por rendimientos, las probabilidades de una etiqueta de clasificación.
‫Entonces, si miramos esto, alineemos el ejemplo uno.
‫Bueno, muestra cero con esta primera matriz, podemos ver que el número de la izquierda, a. k. una. cero coma ocho
‫nueve, es mucho mayor que cero coma uno uno.
‫Está bien.
‫Ahora, veamos si hay una tendencia.
‫Aquí vamos, índice uno.
‫La etiqueta, el valor de la derecha es más grande, y ahora este es uno si vamos a indexar a. k. una. etiqueta uno, OK, el
‫valor de la derecha es mayor de nuevo.
‫Así que ese es el índice uno de esta matriz.
‫Y luego tenemos cero.
‫Este valor es mayor.
‫Y luego, de nuevo, para el último, es el valor uno.
‫Y el valor en el índice uno es mayor.
‫Mmm.
‫Entonces, lo que es esto es hacer predicciones sobre los mismos datos, pero en lugar de simplemente devolver la etiqueta,
‫está devolviendo la probabilidad de que esa etiqueta sea cierta.
‫Así que recuerde, nuestras etiquetas son 011.
‫Entonces, si vamos aquí, la enfermedad cardíaca se enfoca y queremos que el valor cuente.
‫Así que tenemos uno para enfermedades del corazón y cero cuatro, no para enfermedades del corazón, así que lo que está
‫haciendo Predict Prober es, oye, estoy viendo las primeras cinco filas de estos.
‫Entonces, prueba X, estoy mirando estas muestras, lo que he aprendido sobre los datos de entrenamiento.
‫Si miro esta muestra aquí, le doy la etiqueta cero.
‫Así que no es una enfermedad cardíaca.
‫Y estoy prediciendo esa etiqueta cero con una probabilidad de cero coma ocho nueve.
‫Entonces, si sumamos estos dos, la probabilidad máxima que puede obtener es uno.
‫Entonces cero coma ocho nueve más cero coma uno uno.
‫Y luego, si hicimos lo mismo con el siguiente cero coma cuatro nueve más cero coma cinco
‫uno, puedes entenderlo, ¿no?
‫Uno, esa es la probabilidad máxima.
‫Entonces lo que está diciendo es que esta muestra.
‫Tiene una probabilidad de cero coma ocho nueve de que la etiqueta sea cero y la siguiente muestra aquí, que obtiene la
‫etiqueta uno.
‫Tiene un punto cinco uno tan levemente, solo un poco, que tiene una probabilidad de ser etiquetado como uno.
‫Entonces, es por eso que se le asigna una cuando podemos predecir que forzamos al modelo a devolvernos una etiqueta.
‫Entonces aquí es donde predigo que Prober es útil.
‫Derecha.
‫Queremos calcular la probabilidad de que a nuestra muestra se le asigne una determinada etiqueta.
‫Así que este de aquí es básicamente un lanzamiento de moneda.
‫Es casi 50/50.
‫Pero el modelo, probablemente podría decirse, tiene bastante confianza en esta muestra, esta aquí es cero porque
‫es ocho nueve versus el punto uno, el mismo de aquí.
‫Derecha.
‫Entonces este es el número tres.
‫El tercer índice se da cero.
‫Vemos este aquí, por lo que es bastante seguro de que este no es una enfermedad cardíaca también.
‫Entonces, esa es una diferencia entre predecir y predecir, el prober es que si tuviéramos más de dos clases aquí.
‫Entonces, si tuviéramos como 10 etiquetas, si pudieras predecir el prober en él, obtendrías valores, valor de probabilidad para cada
‫una de esas clases que teníamos.
‫Pero como solo tenemos dos, lo recuperaremos con un aumento de dos muestras aquí.
‫Entonces, el umbral, porque tenemos dos muestras, es el que tenga más del punto cinco.
‫Entonces, esta es la razón por la que este tiene un punto sobre el punto cinco y se le asigna una etiqueta de uno.
‫Lo mismo con el siguiente.
‫Y este tiene más del punto cinco.
‫Entonces se le asigna una etiqueta de cero, que es el índice de esta matriz aquí.
‫Y luego, finalmente, para este, se le asigna una etiqueta de uno porque este está por encima del punto cinco con
‫un valor de cero punto ocho, ¿dónde podría usar el prober de predicción?
‫Bueno, tal vez en el futuro.
‫Derecha.
‫Estás trabajando en este tipo de proyecto.
‫Quiere asegurarse de que su modelo sea muy seguro, digamos que lo estamos implementando en producción.
‫Derecha.
‫Estamos usando esto en un hospital y no queremos que nuestro modelo nos dé muestras que solo tienen probabilidad.
‫Estimación del punto cinco uno.
‫Queremos ir, oye, modelo solo danos las muestras.
‫Entonces, aquí es donde podríamos usar el probador de predicción que solo nos da las muestras que son quizás incluso
‫más altas que el punto ocho, nueve, tal vez solo queremos cuando nuestro modelo es extremadamente seguro y luego usaremos esa
‫predicción.
‫O tal vez sea útil saber de qué muestras no están seguros nuestros modelos, entonces tal vez podríamos mirar esa
‫muestra e ir, oye, ¿por qué es esa muestra?
‫¿Por qué esta fila?
‫¿Por qué el modelo no es claro al respecto?
‫¿Es esto algo que podamos arreglar?
‫Así que ese es el valor que hay entre predecir y predecir.
‫Prober predict le dará una etiqueta única para cada muestra, mientras que predict prober devuelve las probabilidades de una
‫etiqueta de clasificación.
‫Y recuerde, el valor máximo aquí es si suma estos es uno.
‫Entonces, cuanto más cerca de uno, más comas invertidas.
‫Seguro.
‫Su modelo es que la predicción que hace es de una clase determinada.
‫Muy bien, ahora hemos visto las dos formas principales de hacer predicciones usando un modelo de clasificación.
‫Quiero que piensen, ¿cómo podemos hacer predicciones usando un modelo de regresión para volver a visitar? Si regresa
‫y mira nuestro código de modelo de regresión, ¿cómo podemos hacer una predicción usando nuestro modelo de regresión, digamos,
‫si quisiéramos? para predecir en nuestro centro de datos de vivienda de Boston el precio medio de la vivienda
‫dada una fila y las diferentes características de una ciudad, lo desafiaré a eso.
‫Tal vez lo averigües antes del próximo video, pero de lo contrario, lo veremos entonces.