Disons que nous avons créé notre modèle maintenant que nous avons notre fonction de prédiction que nous pouvons maintenant exécuter
quand nous le voulons, peut-être utiliser, disons qu'un utilisateur saisit une toute nouvelle photo que nous n'avons jamais vue auparavant d'une
fleur d'iris.
Et nous voulons prédire quel est ce type de fleur.
Comment pouvons-nous faire cela?
Eh bien, créons une nouvelle variable ici.
Disons que sample est égal et créons nos propres exemples de données si nous allons dans notre.
Données par ici.
Nous voyons que l'ensemble de données ici a.
Un, deux, trois, quatre paramètres, c'est donc un tableau qui contient cinq virgule un, puis trois virgule cinq, un virgule
quatre et zéro virgule deux.
Entrons donc ici quelques chiffres, disons qu'ici nous avons trois, puis cinq, puis quatre, puis
jusqu'à.
Et puis la deuxième image a un paramètre de deux et trois et cinq et quatre, ce sont donc nos exemples de
données.
Nous pouvons maintenant donner à notre fonction CNN Predict, qui est notre modèle, les données d'échantillon.
Disons que cela va être égal à la variable de prédiction.
Et faisons simplement quelque chose de soigné avec une compréhension de liste ici qui dira qu'ils prédisent que
l'espèce sera égale au point de l'iris.
Cibler.
Noms.
P.
Pour P, qui est une variable que nous créons dans les prédictions.
J'utilise donc juste une petite syntaxe python abrégée pour nous donner, espérons-le, les réponses de prédiction.
Alors disons print et ensuite nos prédictions.
Va être le prédire.
Espèce'.
Alors que si je lance ça.
Oups, quel bordel ici, les noms de Targo, pas les noms de Targo, les noms de cibles.
Reprenons ça.
Voilà.
Ce sont mes prédictions, donc la première est vésiculaire, la seconde devait être Virginica.
Eh bien, c'est difficile de dire si c'est bien ou mal, n'est-ce pas ?
C'est pourquoi nous avons un ensemble de données de test afin de connaître la réponse à ces questions.
Idéalement, nous avons une étiquette humaine afin que nous puissions tester et voir si c'était bien ou mal.
À l'heure actuelle, nous ne savons pas si c'est bien ou mal, mais au
moins nous savons qu'il fait des prédictions et qu'il fait des prédictions avec une précision de quatre-vingt-seize pour cent en fonction de nos données de test pourquoi.
Très cool.