‫ตกลง.
‫เราจึงได้เห็นวิธีการคาดการณ์โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมและฟังก์ชันการทำนาย
‫ตอนนี้เรามาดูกันว่าเราจะใช้ฟังก์ชันทำนายโพรบให้กระชับยิ่งขึ้นได้อย่างไร
‫ฟังก์ชันโพรบทำนายคืออะไรกันแน่?
‫ตอนนี้ สิ่งที่เราอาจทำคือ ผมอาจย้ายความคิดเห็นนี้ไปไว้ในเซลล์ markdown เพราะจะทำให้เข้าใจมากขึ้น
‫และนั่นคือฟังก์ชัน
‫ก็จะได้สิ่งนั้นมา
‫จากนั้นเราจะไปที่นี่และคาดการณ์ผลตอบแทนของโปรบา
‫ความน่าจะเป็น
‫ความน่าจะเป็นของฉลากการจำแนกประเภท
‫อย่าใช้คำพูดของฉันมัน
‫มาดูเอกสารสินเชื่อกายสิทธิ์กันดีกว่า เพราะเป็นแนวปฏิบัติที่ดี
‫โรคจิตจังเลย
‫เรียนรู้.
‫ทำนาย.
‫โพรบ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ที่นี่เราต้องการ
‫ทำนาย.
‫โพรบ
‫การประมาณความน่าจะเป็น
‫ค่าประมาณที่ส่งคืนสำหรับคลาสทั้งหมดจะเรียงลำดับตามป้ายกำกับของคลาส
‫เอาล่ะ การประมาณความน่าจะเป็น
‫อืม.
‫นั่นหมายความว่าอย่างไร?
‫รอยขีดข่วนเสนอราคาอย่างสง่างาม
‫มาดูกันเลย
‫ฉันเรียกใช้รหัสก่อน
‫ทำนายดวงชะตา
‫มันต้องใช้อะไร?
‫ถ้าเรากลับไปที่นี่ ต้องใช้ X
‫เอาล่ะ นั่นคือสิ่งที่เราทำได้
‫ใช้ X บางทีเราอาจส่งข้อมูลการทดสอบไปเหมือนกับที่เราทำกับการคาดการณ์
‫ดีเราได้รับมาก
‫บางทีเราต้องการทำแค่ห้าอันดับแรกเท่านั้น
‫ตกลง.
‫ดังนั้นคาดการณ์ผลตอบแทนส่วนตัว
‫ความน่าจะเป็นของป้ายกำกับการจัดหมวดหมู่ในขณะนี้ในพายุไซโคลนที่พวกเขาได้ใช้การประมาณการที่ส่งคืนสำหรับชั้นเรียนทั้งหมด
‫ดังนั้นชั้นเรียนจะไม่ใช่โรคหัวใจและอีกกลุ่มหนึ่งจะเป็นโรคหัวใจ
‫นั่นเป็นอีกคำหนึ่งสำหรับคลาสป้ายกำกับต่างๆ
‫ตอนนี้เรามีอะไรที่นี่?
‫ตอนนี้เรามีค่าประมาณความน่าจะเป็นแล้ว
‫นี่คืออะไรกันแน่?
‫มาทำนายกัน
‫บนข้อมูลเดียวกัน
‫ดังนั้นมันจึงน่าจะเข้าใจได้ง่ายกว่า ในทางตรงกันข้ามเมื่อเราใช้แค่ฟังก์ชันคาดคะเนปกติ
‫และเราต้องการการทดสอบห้าครั้งแรก
‫ไม่เป็นอะไร.
‫ส่งคืนความน่าจะเป็นของป้ายกำกับการจัดประเภท
‫นั่นคือสิ่งที่เราได้รับที่นี่
‫ถ้าเราดู เรามาเรียงกัน ทำนายโพรบกัน
‫มันคืนค่าอาร์เรย์ของตัวอย่างที่แตกต่างกันห้าตัวอย่างใช่ไหม
‫ห้าเลย
‫เมกะอาร์เรย์นี้ สองและวงเล็บปีกกาที่นี่มีอาร์เรย์ที่เล็กกว่าห้าอาร์เรย์ เนื่องจากเราใช้ห้าอาร์เรย์ที่นี่โดยใช้การแบ่งส่วน
‫และทำสิ่งนี้เช่นเดียวกัน
‫แต่ภายในอาร์เรย์นี้ตรงนี้ มีห้าอาร์เรย์ของตัวเลขสองตัว แต่มีเพียงหนึ่งอาร์เรย์ที่มีตัวเลขห้าตัว
‫อืม.
‫เกิดอะไรขึ้นที่นี่?
‫นี่คือสิ่งที่หมายถึงโดยส่งคืนความน่าจะเป็นของป้ายกำกับการจัดประเภท
‫ถ้าเราดูที่นี้, ลองเรียงตัวอย่างหนึ่งหรือศูนย์ตัวอย่าง
‫ด้วยอาร์เรย์แรกนี้ เราจะเห็นได้ว่าตัวเลขทางซ้ายคือ a เค 0. 89 มีค่ามากกว่า 0 มาก 11.
‫ไม่เป็นไร.
‫ทีนี้ลองดูว่ามีแนวโน้มที่นี่หรือไม่
‫เราไปที่นี่ ดัชนีหนึ่ง
‫ฉลาก.
‫ค่าทางด้านขวาจะใหญ่กว่า
‫และตอนนี้เป็นหนึ่ง
‫ทีนี้ ถ้าเราไปที่ดัชนีที่สอง หรือที่รู้จักว่า เลเบลหนึ่ง โอเค ค่าทางด้านขวาจะยิ่งใหญ่ขึ้นอีกครั้ง
‫นั่นคือดัชนีหนึ่งในอาร์เรย์นี้ แล้วเราได้ศูนย์
‫ค่านี้ยิ่งใหญ่กว่า
‫และอีกครั้งสำหรับอันสุดท้าย มันคือค่าที่หนึ่ง
‫และค่าที่ดัชนีหนึ่งนั้นมากกว่า
‫อืม.
‫นี่คือการทำนายในข้อมูลเดียวกัน แต่แทนที่จะส่งคืนป้ายกำกับ มันกลับคืนความน่าจะเป็นที่ป้ายกำกับนั้นเป็นจริง
‫ดังนั้น โปรดจำไว้ว่า ป้ายกำกับของเราเป็นศูนย์และหนึ่ง
‫ดังนั้นถ้าเราไปที่นี่เป้าหมายโรคหัวใจและเราต้องการค่าไม่ได้
‫ดังนั้นเราจึงมีหนึ่งรายการสำหรับโรคหัวใจและศูนย์สำหรับไม่ใช่โรคหัวใจ
‫ดังนั้นสิ่งที่ทำนายโพรบ R กำลังทำอยู่ เฮ้ ฉันกำลังดูห้าแถวแรกของพวกนี้
‫ดังนั้นการทดสอบ X, ฉันกำลังดูตัวอย่างเหล่านี้
‫สิ่งที่ฉันได้เรียนรู้จากข้อมูลการฝึก ถ้าฉันดูตัวอย่างที่นี่ ฉันจะให้ป้ายกำกับเป็นศูนย์
‫จึงไม่เป็นโรคหัวใจ
‫และฉันกำลังทำนายว่าป้ายศูนย์นั้นมีความน่าจะเป็นเป็น 0 89.
‫แล้วถ้าเราบวกสองตัวนี้เข้าด้วยกัน, เช่น ความน่าจะเป็นสูงสุดที่คุณจะได้คือ 1
‫ดังนั้น 0 89 บวก 0 11.
‫แล้วถ้าเราทำแบบเดียวกันกับตัวถัดไป จะเป็น 0 49 บวก 0 51 คุณเข้าใจประเด็นนั้นแล้วใช่ไหม?
‫หนึ่ง.
‫นั่นคือความน่าจะเป็นสูงสุด
‫มันบอกว่าตัวอย่างนี้
‫มี 0 ความน่าจะเป็น 89 ที่ฉลากจะเป็นศูนย์
‫และตัวอย่างต่อไปที่นี่ ซึ่งได้หนึ่งป้ายกำกับ
‫มี 0 51.
‫เพียงเล็กน้อยเพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่มีความน่าจะเป็นที่จะถูกติดป้ายกำกับหรือไม่?
‫นั่นเป็นเหตุผลที่ได้รับมอบหมายอย่างใดอย่างหนึ่ง
‫เมื่อเราเรียก "การทำนาย" เราบังคับโมเดลให้คืนหนึ่งป้ายกำกับ
‫นี่คือจุดที่ Predict Probe มีประโยชน์ใช่ไหม
‫เราต้องการหาความน่าจะเป็นที่กลุ่มตัวอย่างของเราได้รับฉลากหรือไม่
‫อันนี่ก็คือการโยนเหรียญใช่ไหม?
‫ใกล้จะ 5050 แล้ว
‫แต่แบบจำลองที่คุณพูดได้ค่อนข้างมั่นใจกับตัวอย่างนี้ อันนี่ตรงนี้เป็นศูนย์เพราะว่ามันคือ
‫89 เทียบกับ 0 11 คนเดียวกันสำหรับที่นี่
‫ถูกต้อง.
‫ดังนั้นนี่คือหมายเลขสาม
‫ดัชนีที่สามจะได้รับศูนย์
‫เราเห็นสิ่งนี้ที่นี่
‫ก็สวยนะ -- มั่นใจว่าคนนี้ไม่ใช่โรคหัวใจด้วย
‫นั่นคือความแตกต่างระหว่างการทำนายและการทำนาย
‫ปัญหาคือถ้าเรามีมากกว่า 2 คลาสตรงนี้ ถ้าเรามี 10 เลเบล ถ้าคุณสามารถทำนายโพรบได้
‫คุณจะได้ค่า ความน่าจะเป็น ค่าสำหรับแต่ละคลาสที่เรามี
‫แต่เนื่องจากเรามีเพียงสองตัว เราจึงได้อาร์เรย์ของตัวอย่างสองตัวที่นี่กลับมา
‫และขีดจำกัดนั้น เพราะเรามีตัวอย่างสองตัว ตัวใดตัวหนึ่งมีมากกว่า 2 5.
‫นี่คือสาเหตุที่อันนี้มี 0 0 มากกว่า 0 5 และจะได้รับป้ายกำกับหนึ่งรายการ เช่นเดียวกับป้ายกำกับถัดไป
‫และอันนี้มีมากกว่า 0 5.
‫ดังนั้นมันจึงได้รับป้ายกำกับเป็นศูนย์ ซึ่งเป็นดัชนีของอาร์เรย์นี้ที่นี่
‫และสุดท้ายสำหรับอันนี้ มันได้รับป้ายกำกับหนึ่งอันเพราะอันนี้มีค่ามากกว่า 0 5 ด้วยค่า
‫0 82.
‫คุณสามารถใช้ตัวทำนายล่วงหน้าได้ที่ไหน
‫บางทีในอนาคตอาจจะใช่
‫คุณกำลังทำงานในโครงการประเภทนี้
‫คุณต้องการให้แน่ใจว่าโมเดลของคุณมีความมั่นใจมาก สมมติว่าเรากำลังปรับใช้สิ่งนี้กับการผลิต
‫ใช่ไหม
‫เรากำลังใช้สิ่งนี้ในโรงพยาบาล และเราไม่ต้องการให้แบบจำลองของเราให้ตัวอย่างที่มีค่าประมาณความน่าจะเป็น
‫0 เท่านั้น 51.
‫เราต้องการไป เฮ้ โมเดล ให้ตัวอย่างเท่านั้น
‫นี่คือที่ที่เราสามารถใช้การทำนายล่วงหน้าได้เพียงให้ตัวอย่างที่อาจสูงกว่า 0 เท่านั้น
‫89.
‫บางทีเราต้องการก็ต่อเมื่อแบบจำลองของเรามีความมั่นใจอย่างยิ่ง จากนั้นเราจะใช้การคาดคะเนนั้น
‫หรืออาจเป็นประโยชน์ที่จะรู้ว่าตัวอย่างใดที่โมเดลของเราไม่แน่ใจ
‫บางทีเราอาจดูตัวอย่างนั้นแล้วไป เฮ้ ทำไมตัวอย่างนั้นถึงเป็นอย่างนั้น?
‫ทำไมถึงอยู่แถวนี้?
‫เหตุใดโมเดลจึงไม่ชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องนี้
‫มีบางอย่างที่เราสามารถแก้ไขได้หรือไม่?
‫นั่นคือค่าประเภทที่มีอยู่ระหว่างการทำนายและการทำนายผลการทำนาย
‫เราจะให้ป้ายกำกับเดียวสำหรับแต่ละตัวอย่าง ในขณะที่การคาดการณ์ proba จะส่งกลับความน่าจะเป็นของป้ายกำกับการจัดหมวดหมู่
‫และจำค่าสูงสุดที่นี่คือถ้าคุณบวกสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน
‫ยิ่งใกล้หนึ่งมากเท่าใด เครื่องหมายจุลภาคกลับยิ่งมากขึ้นเท่านั้น
‫แน่นอนว่าโมเดลของคุณคือการทำนายว่าเป็นคลาสใดคลาสหนึ่ง
‫ไม่เป็นไร.
‫ตอนนี้เราได้เห็นวิธีหลักสองวิธีในการทำนายโดยใช้แบบจำลองการจัดหมวดหมู่แล้ว
‫ฉันอยากให้คุณมีของ
‫เราจะคาดการณ์โดยใช้แบบจำลองการถดถอยเพื่อทบทวนได้อย่างไร
‫หากคุณจะย้อนกลับไปดูรหัสแบบจำลองการถดถอยของเรา
‫เราจะทำการทำนายโดยใช้แบบจำลองการถดถอยของเราได้อย่างไร
‫สมมติว่าถ้าเราต้องการคาดการณ์ข้อมูลที่อยู่อาศัยในบอสตันของเรา ให้กำหนดราคาบ้านเฉลี่ยตามแถวและลักษณะต่างๆ
‫ของเมืองหนึ่งๆ
‫ฉันจะท้าทายคุณ
‫บางทีคุณอาจจะคิดออกก่อนวิดีโอหน้า แต่ไม่อย่างนั้นเราจะมาดูกันก่อน