‫Tamam.
‫Böylece, eğitilmiş makine öğrenimi modelimizi ve predict fonksiyonunu kullanarak nasıl tahminler yapacağımızı gördük.
‫Şimdi bir fonksiyonu nasıl daha kısa ve öz bir şekilde tahmin edebileceğimize bir göz atalım.
‫Tahmin probu işlevi tam olarak nedir?
‫Şimdi, yapabileceğimiz şey bu yorumu bir markdown hücresine taşımak olabilir çünkü bu biraz daha mantıklı
‫olacaktır ve bu bir işlevdir.
‫Bu da onu alacak.
‫Ve sonra buraya gidip proba getirilerini tahmin edeceğiz.
‫Olasılıklar.
‫Bir sınıflandırma etiketinin olasılıkları.
‫Benim sözüme inanmayın.
‫Psişik kredi belgelerine bir göz atalım çünkü bu iyi bir uygulamadır.
‫Çok psişik.
‫Öğren.
‫Tahmin et.
‫Sonda.
‫İşte oldu.
‫İşte istiyoruz.
‫Tahmin et.
‫Sonda.
‫Olasılık tahminleri.
‫Tüm sınıflar için döndürülen tahminler sınıfların etiketine göre sıralanır.
‫Pekâlâ, olasılık tahminleri.
‫Hmm.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Çizikler görkemli bir şekilde teklif verir.
‫Bir göz atalım.
‫Önce kodu çalıştırıyorum.
‫Prober'ı tahmin et.
‫Ne gerekiyor?
‫Eğer buraya geri dönersek, X'i alır.
‫Pekala, yapabileceğimiz şey bu.
‫X'i alır, belki de tıpkı predict'te yaptığımız gibi test verilerini ona iletiriz.
‫Çok şey alıyoruz.
‫Belki de sadece ilk beşini yapmak istiyoruz.
‫Tamam.
‫Bu da özel getirileri öngörür.
‫Bir sınıflandırma etiketinin olasılığı şimdi siklonda tüm sınıflar için geri dönen tahminleri kullandılar.
‫Yani bir sınıf kalp hastalığı değilken diğer sınıf kalp hastalığı olabilir.
‫Yani bu, farklı etiket sınıfları için kullanılan başka bir kelime.
‫Şimdi, burada neyimiz var?
‫Artık olasılık tahminlerimiz var.
‫Bu tam olarak nedir?
‫Tahmin edelim.
‫Aynı verilerle.
‫Dolayısıyla, sadece normal tahmin fonksiyonunu kullandığımız zamanın aksine, bunu anlamak muhtemelen daha kolaydır.
‫Ve ilk beş testi istiyoruz.
‫Pekala.
‫Böylece bir sınıflandırma etiketinin olasılıklarını döndürür.
‫İşte burada olan bu.
‫Eğer bakarsak, bunu sıraya koyalım, sondayı tahmin edelim.
‫Beş farklı örnekten oluşan bir dizi döndürüyor, değil mi?
‫Yani beş.
‫Buradaki mega dizi, buradaki iki ve parantezler beş küçük dizi içerir çünkü burada dilimleme kullanarak
‫beş tane kullandık ve bu da öyle.
‫Ancak buradaki dizide, iki sayıdan oluşan beş dizi vardır, ancak burada yalnızca beş sayıdan oluşan bir dizi
‫vardır.
‫Hmm.
‫Ne oluyor burada?
‫Bir sınıflandırma etiketinin olasılıklarını döndürmenin anlamı budur.
‫Buna bakacak olursak, örnek bir ya da örnek sıfırı sıralayalım.
‫Bu ilk diziyle, soldaki sayının a olduğunu görebiliriz. k. a 0. 89, 0'dan çok daha büyüktür. 11.
‫Tamam.
‫Bakalım burada bir eğilim var mı?
‫Buraya gidiyoruz, birinci dizin.
‫Etiket.
‫Sağdaki değer daha büyüktür.
‫Ve şimdi bu bir.
‫Şimdi ikinci dizine, yani birinci etikete gidersek, tamam, sağdaki değer yine daha büyük olur.
‫Yani bu dizinin birinci indeksi ve sonra sıfırımız var.
‫Bu değer daha büyüktür.
‫Ve yine sonuncusu için, bu bir değerdir.
‫Ve birinci indeksteki değer daha büyüktür.
‫Hmm.
‫Yani bu, aynı veriler üzerinde tahminler yapıyor, ancak sadece etiketi döndürmek yerine,
‫bu etiketin doğru olma olasılığını döndürüyor.
‫Unutmayın, etiketlerimiz sıfır ve birdir.
‫Yani buraya kalp hastalığı hedefine gidersek ve değer istersek yapamayız.
‫Yani kalp hastalığı için bir, kalp hastalığı olmayanlar için sıfır var.
‫Tahmin sondası R'nin yaptığı şey şu: Hey, bunların ilk beş satırına bakıyorum.
‫Yani X testi, bu örneklere bakıyorum.
‫Eğitim verilerinden öğrendiğim kadarıyla, buradaki örneğe bakarsam, ona sıfır etiketini veriyorum.
‫Yani kalp hastalığı değil.
‫Ve ben bu etiketi 0 olasılıkla sıfır olarak tahmin ediyorum. 89.
‫Eğer bu ikisini toplarsak, elde edebileceğiniz maksimum olasılık birdir.
‫Yani 0. 89 artı 0. 11.
‫Bir sonraki için de aynısını yaparsak, 0. 49 artı 0. 51, ne demek istediğimi anlıyorsun, değil mi?
‫Bir tane.
‫Bu maksimum olasılıktır.
‫Yani diyor ki, bu örnek.
‫0 var. 89 etiketin sıfır olma olasılığı.
‫Ve bir sonraki örnek burada, etiketi alıyor.
‫0 var. 51.
‫Yani sadece birazcık bile olsa, bunun bir etiket olma olasılığı var mı?
‫Bu yüzden bir tane atandı.
‫Tahmin dediğimizde, modeli bize bir etiket geri vermeye zorlarız.
‫İşte bu noktada Predict Probe işe yarıyor, değil mi?
‫Örneklemimizin belirli bir etikete sahip olma olasılığını hesaplamak istiyoruz.
‫Yani buradaki yazı tura gibi bir şey, değil mi?
‫Neredeyse 5050.
‫Ancak modelin bu örnekte oldukça emin olduğunu söyleyebilirsiniz, buradaki sıfırdır
‫çünkü 89'a karşı 0'dır. 11, burası için de aynısı.
‫Doğru.
‫Yani bu üç numara.
‫Üçüncü endekse sıfır verilir.
‫Bunu burada görüyoruz.
‫Bu yüzden bunun da kalp hastalığı olmadığından oldukça eminim.
‫Tahmin ve öngörü arasındaki fark budur.
‫Sorun şu ki, burada ikiden fazla sınıfımız olsaydı, yani on etiketimiz olsaydı, üzerinde probu tahmin edebilseydiniz,
‫sahip olduğumuz bu sınıfların her biri için değerler, olasılık, değer elde ederdiniz.
‫Ancak elimizde yalnızca iki tane olduğu için, burada iki örnekten oluşan dizileri geri alıyoruz.
‫İki örneğimiz olduğu için eşik değeri, hangisi 2'nin üzerindeyse odur. 5.
‫İşte bu yüzden bunda 0 var. 0 üzeri 0. 5 ve bir sonraki ile aynı şekilde bir etiket atanır.
‫Ve bunda 0'dan fazla var. 5.
‫Böylece, bu dizinin indeksi olan sıfır etiketi atanır.
‫Ve son olarak bunun için bir etiketi atanır çünkü bu 0'ın üzerindedir. 0 değeri ile
‫5. 82.
‫Öngörülü prober'ı nerede kullanabilirsiniz?
‫Belki gelecekte, değil mi?
‫Bu tür bir proje üzerinde çalışıyorsunuz.
‫Modelinizin çok güvenli olduğundan emin olmak istersiniz, diyelim ki bunu üretime dağıtıyoruz.
‫Değil mi?
‫Bunu bir hastanede kullanıyoruz ve modelimizin bize yalnızca 0 olasılık tahminine sahip örnekler vermesini istemiyoruz.
‫51.
‫Gitmek istiyoruz, hey, model bize sadece bir örnek veriyor.
‫İşte bu noktada predict prober'ı kullanarak bize sadece belki de 0'dan daha yüksek olan örnekleri verebiliriz.
‫89.
‫Belki de sadece modelimiz son derece emin olduğunda bu tahmini kullanacağız.
‫Ya da modellerimizin hangi örneklerden emin olmadıklarını bilmek faydalı olabilir.
‫O zaman belki de bu örneğe bakıp, hey, bu örnek neden?
‫Bu sıra neden?
‫Model bu konuda neden net değil?
‫Düzeltebileceğimiz bir şey var mı?
‫Tahmin etmek ve prober tahmin etmek arasındaki değer budur.
‫Her örnek için size tek bir etiket vereceğiz, oysa predict proba bir sınıflandırma etiketinin olasılıklarını döndürür
‫ve bunları toplarsanız buradaki maksimum değerin bir olduğunu unutmayın.
‫Yani bire ne kadar yakınsa, o kadar fazla ters virgül.
‫Elbette, modeliniz, yaptığı tahminin belirli bir sınıf olduğu yönündedir.
‫Tamam.
‫Şimdi bir sınıflandırma modeli kullanarak tahmin yapmanın iki ana yolunu gördük.
‫Bir şey almanı istiyorum.
‫Tekrar ziyaret etmek için bir regresyon modeli kullanarak nasıl tahminlerde bulunabiliriz?
‫Eğer geri dönüp regresyon modeli kodumuza bakarsanız.
‫Regresyon modelimizi kullanarak nasıl bir tahminde bulunabiliriz?
‫Diyelim ki, Boston konut verilerimiz üzerinde tahmin yapmak istedik, bir satır ve bir şehir hakkında farklı özellikler
‫verilen medyan ev fiyatını ayarlayın.
‫Sana meydan okuyacağım.
‫Belki bir sonraki videodan önce çözersiniz, ancak aksi takdirde o zaman bir göz atacağız.