Laten we zeggen dat we ons model hebben gemaakt nu we onze functie kunnen voorspellen die we nu kunnen uitvoeren wanneer we
maar willen, misschien gebruiken, laten we zeggen dat een gebruiker een geheel nieuwe foto invoert die we nog niet eerder hebben gezien van
een irisbloem.
En we willen voorspellen wat dat bloemtype is.
Hoe kunnen we dat doen?
Laten we hier een nieuwe variabele maken.
Laten we zeggen dat steekproef gelijk is aan en onze eigen voorbeeldgegevens maken als we naar onze gaan.
Gegevens hier.
We zien dat de dataset hier heeft.
Eén, twee, drie, vier parameters, dus dit is een array met vijf komma één, dan drie komma vijf, één komma
vier en nul komma twee.
Dus laten we hier wat getallen invoeren, laten we zeggen dat we hier drie hebben, dan vijf, dan vier, dan
tot.
En dan heeft de tweede afbeelding een parameter van twee en drie en vijf en vier, dus dat zijn onze voorbeeldgegevens.
We kunnen nu onze CNN Predict-functie, wat ons model is, de voorbeeldgegevens geven.
Dus laten we zeggen dat dit gelijk is aan de voorspellingsvariabele.
En laten we gewoon iets netjes doen, met een beetje begrip van de lijst, hier zullen ze zeggen dat ze voorspellen
dat de soort gelijk zal zijn aan de iris-stip.
Doel.
Naam.
P.
Voor P, wat een variabele is die we in de voorspellingen creëren.
Dus ik gebruik gewoon een beetje leuke steno-python-syntaxis om ons hopelijk de voorspellingsantwoorden te geven.
Dus laten we zeggen print en dan onze voorspellingen.
Zal de voorspelling zijn.
Soort'.
Zodat als ik dit uitvoer.
Oeps, wat een puinhoop hier, Targo-namen, geen Targo-namen, doelnamen.
Laten we dat nog eens uitvoeren.
Daar ga je.
Dit zijn mijn voorspellingen, dus de eerste is vesiculair, de tweede was naar verwachting Virginica.
Nou, het is moeilijk te zeggen of het goed of fout is, toch?
Daarom hebben we een testdataset zodat we het antwoord op deze vragen weten.
Idealiter hebben we hier een menselijk label op, zodat we kunnen testen of dit goed of fout was.
Op dit moment weten we niet of het goed of fout is, maar
we weten in ieder geval dat het voorspellingen doet en voorspellingen doet met een nauwkeurigheid van zesennegentig procent op basis van onze waarom-testgegevens.
Heel erg cool.