Nehmen wir an, wir haben unser Modell erstellt, jetzt haben wir unsere Vorhersagefunktion, die wir jetzt ausführen können, wann immer wir
wollen, vielleicht verwenden wir, sagen wir, ein Benutzer gibt ein ganz neues Foto von einer Irisblume ein, das wir noch nie zuvor
gesehen haben.
Und wir wollen vorhersagen, was dieser Blumentyp ist.
Wie können wir das machen?
Nun, lassen Sie uns hier eine neue Variable erstellen.
Nehmen wir an, Beispiel ist gleich und erstellen unsere eigenen Beispieldaten, wenn wir zu unserem gehen.
Daten hier.
Wir sehen, dass der Datensatz hier drüben ist.
Eins, zwei, drei, vier Parameter, das ist also ein Array, das fünf Komma eins, dann drei Komma fünf, ein Komma
vier und null Komma zwei enthält.
Geben wir hier einfach ein paar Zahlen ein, sagen wir, hier haben wir drei, dann fünf, dann vier, dann
to.
Und dann hat das zweite Bild einen Parameter von zwei und drei und fünf und vier, das sind also unsere Beispieldaten.
Wir können nun unserer CNN-Vorhersagefunktion, die unser Modell ist, die Beispieldaten übergeben.
Nehmen wir an, das entspricht der Vorhersagevariablen.
Und lassen Sie uns einfach etwas ordentliches mit etwas Listenverständnis machen, das sagen wird, dass sie vorhersagen,
dass die Arten dem Irispunkt entsprechen werden.
Ziel.
Namen.
P.
Für P, das ist eine Variable, die wir in den Vorhersagen erstellen.
Also verwende ich nur eine kleine nette Python-Kurzschrift, um uns hoffentlich die Vorhersageantworten zu geben.
Sagen wir also Print und dann unsere Vorhersagen.
Wird die Vorhersage sein.
Spezies'.
Also, wenn ich das starte.
Ups, was für ein Durcheinander hier, Targo-Namen, nicht Targo-Namen, Zielnamen.
Lassen Sie uns das noch einmal ausführen.
Da gehst du.
Dies sind meine Vorhersagen, also ist die erste vesikulär, die zweite wurde als Virginica vorhergesagt.
Nun, es ist schwer zu sagen, ob es richtig oder falsch ist, oder?
Deshalb haben wir einen Testdatensatz, um die Antwort auf diese Fragen zu kennen.
Idealerweise haben wir diese von Menschen beschriftet, damit wir testen können, ob dies richtig oder falsch war.
Im Moment wissen wir nicht, ob es richtig oder falsch ist,
aber zumindest wissen wir, dass es Vorhersagen macht und Vorhersagen mit einer Genauigkeit von 96 Prozent treffen, basierend auf unseren Warum-Testdaten.
Sehr sehr cool.