‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi đã thấy cách đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng mô hình học máy được đào tạo của chúng tôi và chức năng dự đoán.
‫Bây giờ chúng ta hãy xem cách chúng ta có thể sử dụng thăm dò dự đoán một hàm ngắn gọn hơn.
‫Chức năng thăm dò dự đoán chính xác là gì?
‫Bây giờ, những gì chúng ta có thể làm là tôi có thể di chuyển nhận xét này vào một ô đánh dấu vì điều này sẽ có
‫ý nghĩa hơn một chút và đó là một hàm.
‫Vì vậy, đó là sẽ có được điều đó.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi đến đây và dự đoán lợi nhuận của proba.
‫Các xác suất.
‫Xác suất của một nhãn phân loại.
‫Đừng nghe lời tôi.
‫Chúng ta hãy xem tài liệu cho vay tâm linh vì đây là một thực hành tốt.
‫Vì vậy, tâm linh.
‫Học.
‫Dự đoán.
‫Thăm dò.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Ở đây chúng tôi muốn.
‫Dự đoán.
‫Thăm dò.
‫Các ước lượng xác suất.
‫Các ước lượng trả về cho tất cả các lớp được sắp xếp theo nhãn của các lớp.
‫Được rồi, vì vậy ước tính xác suất.
‫Hừ!
‫Điều đó nghĩa là gì?
‫Vết xước chào giá một cách hùng vĩ.
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Tôi chạy mã đầu tiên.
‫Dự đoán prober.
‫Nó cần những gì?
‫Nếu chúng ta quay lại đây, phải mất X.
‫Được rồi, đó là những gì chúng ta có thể làm.
‫Lấy X, có thể chúng ta sẽ vượt qua nó dữ liệu thử nghiệm, giống như chúng ta đã làm với dự đoán.
‫Chà, chúng tôi nhận được rất nhiều.
‫Có lẽ chúng tôi chỉ muốn làm năm đầu tiên.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, dự đoán lợi nhuận tư nhân.
‫Xác suất của một nhãn phân loại bây giờ trong lốc xoáy mà họ đã sử dụng các ước tính trả về cho tất cả
‫các lớp.
‫Vì vậy, một lớp sẽ không bị bệnh tim và lớp kia sẽ là bệnh tim.
‫Vì vậy, đó chỉ là một từ khác cho các lớp nhãn khác nhau.
‫Bây giờ, chúng ta có gì ở đây?
‫Bây giờ chúng ta có ước tính xác suất.
‫Chính xác thì đây là gì?
‫Hãy dự đoán.
‫Trên cùng một dữ liệu.
‫Vì vậy, nó có lẽ dễ hiểu hơn, ngược lại khi chúng ta chỉ sử dụng chức năng dự đoán thông thường.
‫Và chúng tôi muốn năm thử nghiệm đầu tiên.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, trả về các xác suất của một nhãn phân loại.
‫Đó là những gì chúng tôi có ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quan sát, chúng ta hãy xếp hàng này, dự đoán thăm dò.
‫Nó trả về một mảng gồm năm mẫu khác nhau, phải không?
‫Vì vậy, năm.
‫Mảng mega này ở đây, hai và dấu ngoặc nhọn ở đây chứa năm mảng nhỏ hơn bởi vì chúng tôi đã sử dụng năm mảng ở đây
‫bằng cách sử dụng cắt và điều này cũng vậy.
‫Nhưng trong mảng này ở đây, có năm mảng gồm hai số, nhưng mảng này chỉ có một mảng năm
‫số.
‫Hừ!
‫Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
‫Chà, đây là ý nghĩa của việc trả về xác suất của một nhãn phân loại.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào điều này, hãy xếp hàng mẫu một hoặc mẫu không.
‫Với mảng đầu tiên này, chúng ta có thể thấy rằng số bên trái, a. k. một 0. 89, lớn hơn 0 rất nhiều. 11.
‫Được rồi.
‫Bây giờ, hãy xem nếu có một xu hướng ở đây.
‫Chúng tôi đến đây, lập chỉ mục một.
‫Nhãn.
‫Giá trị bên phải lớn hơn.
‫Và bây giờ đây là một.
‫Bây giờ nếu chúng ta chuyển sang chỉ mục hai, hay còn gọi là nhãn một, được rồi, giá trị ở bên phải lại lớn hơn.
‫Vì vậy, đó là chỉ mục một của mảng này và sau đó chúng tôi đã có số không.
‫Giá trị này lớn hơn.
‫Và một lần nữa đối với cái cuối cùng, đó là giá trị một.
‫Và giá trị ở chỉ mục một lớn hơn.
‫Hừ!
‫Vậy đây là gì, nó đưa ra dự đoán trên cùng một dữ liệu, nhưng thay vì chỉ trả
‫về nhãn, nó trả về xác suất nhãn đó là đúng.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng, nhãn của chúng ta là 0 và một.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây mục tiêu bệnh tim và chúng ta muốn giá trị thì không thể.
‫Vì vậy, chúng tôi có một cho bệnh tim và không cho bệnh tim.
‫Vì vậy, những gì dự đoán mà thăm dò R đang làm sẽ diễn ra, Này, tôi đang xem năm hàng đầu tiên trong số này.
‫Vì vậy, thử nghiệm X, tôi đang xem các mẫu này.
‫Những gì tôi đã học được trên dữ liệu đào tạo, nếu tôi nhìn vào mẫu này ở đây, tôi sẽ cho nó nhãn là 0.
‫Vì vậy, không phải bệnh tim.
‫Và tôi dự đoán nhãn đó bằng 0 với xác suất là 0. 89.
‫Và vì vậy nếu chúng ta thêm hai cái này lại với nhau, giống như xác suất tối đa bạn có thể nhận được là một.
‫Vì vậy, 0. 89 cộng với 0. 11.
‫Và sau đó nếu chúng ta làm tương tự cho lần tiếp theo, 0. 49 cộng với 0. 51, bạn đã hiểu được điểm ở đó, phải không?
‫Một một.
‫Đó là một xác suất tối đa.
‫Vì vậy, những gì nó đang nói là mẫu này.
‫Có một số 0. 89 xác suất của nhãn bằng không.
‫Và mẫu tiếp theo ở đây, sẽ có nhãn.
‫Có một số 0. 51.
‫Vì vậy, chỉ một chút thôi liệu có xác suất được dán nhãn là một?
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao nó được chỉ định một.
‫Khi chúng tôi gọi dự đoán, chúng tôi buộc mô hình phải trả lại cho chúng tôi một nhãn.
‫Vì vậy, đây là nơi Dự đoán Probe có ích, phải không?
‫Có phải chúng ta muốn tìm ra xác suất để mẫu của chúng ta được gắn một nhãn nhất định.
‫Vì vậy, cái này ở đây về cơ bản là một trò tung đồng xu, phải không?
‫Gần 5050 rồi.
‫Nhưng mẫu mà bạn có thể nói là khá tin tưởng vào mẫu này, mẫu này ở đây là 0
‫vì nó 89 so với 0. 11, cùng một cái ở đây.
‫Đúng.
‫Vì vậy, đây là số ba.
‫Chỉ số thứ ba được cho bằng không.
‫Chúng tôi thấy cái này ở đây.
‫Vì vậy, nó khá - tự tin rằng đây không phải là bệnh tim.
‫Vì vậy, đó là sự khác biệt giữa dự đoán và dự đoán.
‫Vấn đề là nếu chúng ta có nhiều hơn hai lớp ở đây, vì vậy nếu chúng ta có mười nhãn, nếu bạn có thể dự đoán
‫thăm dò trên nó, bạn sẽ nhận được các giá trị, xác suất, giá trị cho mỗi lớp mà chúng ta có.
‫Nhưng bởi vì chúng tôi chỉ có hai, chúng tôi sẽ lấy lại các mảng gồm hai mẫu ở đây.
‫Và đó là ngưỡng, bởi vì chúng tôi có hai mẫu, nên mẫu nào có trên 2. 5.
‫Vì vậy, đây là lý do tại sao cái này có 0. 0 trên 0. 5 và nó được gán một nhãn của một, giống với nhãn tiếp theo.
‫Và cái này có hơn 0. 5.
‫Vì vậy, nó được gán nhãn bằng 0, đây là chỉ số của mảng này.
‫Và cuối cùng đối với cái này, nó được gán nhãn của một cái vì nhãn này lớn hơn 0. 5 với giá trị là
‫0. 82.
‫Bạn có thể sử dụng prober dự đoán ở đâu?
‫Vâng, có thể trong tương lai, đúng.
‫Bạn đang làm việc trên loại dự án này.
‫Bạn muốn đảm bảo rằng mô hình của bạn rất tự tin, hãy nói rằng chúng tôi đang triển khai mô hình này vào sản xuất.
‫Đúng?
‫Chúng tôi đang sử dụng phương pháp này trong một bệnh viện và chúng tôi không muốn mô hình của chúng tôi cung cấp cho chúng tôi những mẫu chỉ có ước tính xác
‫suất là 0. 51.
‫Chúng tôi muốn đi, hey, người mẫu chỉ cho chúng tôi một mẫu.
‫Vì vậy, đây là nơi chúng tôi có thể sử dụng prober dự đoán chỉ cung cấp cho chúng tôi các mẫu thậm chí có thể cao
‫hơn 0. 89.
‫Có lẽ chúng tôi chỉ muốn khi mô hình của chúng tôi cực kỳ tự tin và sau đó chúng tôi sẽ sử dụng dự đoán đó.
‫Hoặc có thể hữu ích khi biết mẫu nào là mẫu của chúng tôi không chắc chắn.
‫Sau đó, có thể chúng ta có thể nhìn vào mẫu đó và đi, này, tại sao lại là mẫu đó?
‫Tại sao lại có hàng này?
‫Tại sao mô hình không rõ ràng về điều đó?
‫Có điều gì chúng tôi có thể sửa chữa?
‫Vì vậy, đó là loại giá trị giữa dự đoán và dự đoán prober dự đoán.
‫Chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn một nhãn duy nhất cho mỗi mẫu, trong khi dự đoán proba trả về xác suất của nhãn phân loại
‫và hãy nhớ giá trị lớn nhất ở đây là nếu bạn cộng các nhãn này lại là một.
‫Vì vậy, càng gần một, càng có nhiều dấu phẩy ngược.
‫Chắc chắn, mô hình của bạn là dự đoán mà nó đưa ra là một lớp nhất định.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta đã thấy hai cách chính để đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng mô hình phân loại.
‫Tôi muốn bạn có một thứ.
‫Làm thế nào chúng ta có thể đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng mô hình hồi quy để xem lại?
‫Nếu bạn muốn quay lại và xem mã mô hình hồi quy của chúng tôi.
‫Làm thế nào chúng ta có thể đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng mô hình hồi quy của mình?
‫Giả sử, nếu chúng tôi muốn dự đoán trên dữ liệu nhà ở ở Boston của mình, hãy đặt giá nhà trung bình cho một hàng và
‫các đặc điểm khác nhau về một thị trấn.
‫Tôi sẽ thách thức bạn điều đó.
‫Có thể bạn sẽ tìm ra nó trước video tiếp theo, nhưng nếu không, chúng ta sẽ xem xét nó sau đó.