لنفترض أننا أنشأنا نموذجنا.
الآن لدينا وظيفة التنبؤ بنقطة K و N التي يمكننا تشغيلها الآن متى أردنا ذلك.
ربما استخدم ، دعنا نقول أن المستخدم أدخل صورة جديدة كاملة لم نرها من قبل لزهرة قزحية.
ونريد أن نتنبأ بنوع تلك الزهرة.
كيف يمكننا فعل ذلك؟
حسنًا ، لنقم بإنشاء متغير جديد هنا.
لنفترض أن العينة تساوي وإنشاء بيانات العينة الخاصة بنا.
إذا ذهبنا إلى.
البيانات هنا.
نرى أن مجموعة البيانات هنا بها.
واحد ، اثنان ، ثلاثة ، أربعة معلمات.
إذن هذه مصفوفة تحتوي على 5. 1 ، ثم 3. 5 ، 1. 4 و 0. 2.
لذلك دعونا فقط ندخل بعض الأرقام هنا.
لنفترض أن لدينا هنا ثلاثة ، ثم خمسة ، ثم أربعة ، ثم اثنان.
ثم الصورة الثانية لها معامل من اثنين وثلاثة وخمسة وأربعة.
هذه هي بياناتنا النموذجية.
يمكننا الآن إعطاء دالة يمكن التنبؤ بها ، وهو نموذجنا.
بيانات العينة.
لنفترض أن هذا سيساوي متغير التنبؤات.
ودعنا نفعل شيئًا أنيقًا مع بعض فهم القائمة هنا.
سنقول أن الأنواع المتوقعة ستساوي نقطة القزحية.
استهداف.
الأسماء.
ص.
بالنسبة لـ PPI ، وهو المتغير الذي نقوم بإنشائه في التنبؤات.
لذلك أنا فقط أستخدم القليل من بناء جملة بايثون اللطيف لأتمنى أن تعطينا إجابات التوقع.
لنفترض إذن طباعة ثم توقعاتنا.
سيكون التنبؤ.
محيط.
لذلك إذا قمت بتشغيل هذا.
أُووبس.
ما الذي أفسدته هنا؟
أسماء النمور ، وليس أسماء النمور.
أسماء الهدف.
دعونا نجري ذلك مرة أخرى.
ها أنت ذا.
هذه هي توقعاتي.
لذا فالأولى شديدة الألوان.
كان من المتوقع أن يكون الثاني هو فرجينيا.
حسنًا ، من الصعب تحديد ما إذا كان هذا صحيحًا أم خطأ.
الصحيح.
لهذا السبب لدينا مجموعة بيانات اختبار حتى نعرف الإجابة على هذه الأسئلة.
من الناحية المثالية ، لدينا تسمية بشرية لهذه الأشياء حتى نتمكن من اختبارها ومعرفة ما إذا كان هذا صحيحًا أم خاطئًا.
في الوقت الحالي ، لا نعرف ما إذا كان هذا صحيحًا أم خاطئًا ، لكننا
نعلم على الأقل أنه يقوم بالتنبؤات ويقوم بالتنبؤات بدقة 96٪ بناءً على بيانات اختبار Y الخاصة بنا.
رائع جدا.