Katakanlah kita telah membuat model kita sekarang kita memiliki fungsi prediksi yang sekarang dapat kita jalankan kapan
pun kita mau, mungkin menggunakan, katakanlah pengguna memasukkan foto baru yang belum pernah kita lihat sebelumnya dari bunga
iris.
Dan kami ingin memprediksi jenis bunga apa itu.
Bagaimana kita bisa melakukan itu?
Nah, mari kita buat variabel baru di sini.
Katakanlah sampel sama dan buat data sampel kami sendiri jika kami pergi ke kami.
Data di sini.
Kami melihat bahwa kumpulan data di sini memiliki.
Satu, dua, tiga, empat parameter, jadi ini adalah array yang berisi lima koma satu, lalu tiga koma lima, satu koma
empat dan nol koma dua.
Jadi mari kita masukkan beberapa angka di sini, katakanlah di sini kita memiliki tiga, lalu lima, lalu empat, lalu
ke.
Dan kemudian gambar kedua memiliki parameter dua dan tiga dan lima dan empat, jadi itulah data sampel kami.
Kami sekarang dapat memberikan fungsi CNN Predict kami, yang merupakan model kami, data sampel.
Jadi katakanlah itu akan sama dengan variabel prediksi.
Dan mari kita lakukan sesuatu yang rapi dengan beberapa pemahaman daftar di sini akan mengatakan bahwa mereka
memprediksi spesies akan sama dengan titik iris.
Target.
nama.
P.
Untuk P, yang merupakan variabel yang kita buat dalam prediksi.
Jadi saya hanya menggunakan sedikit sintaks python steno yang bagus untuk semoga memberi kami jawaban prediksi.
Jadi katakanlah cetak dan kemudian prediksi kami.
Apakah akan menjadi prediksi.
Jenis'.
Sehingga jika saya menjalankan ini.
Ups, kacau sekali di sini, nama Targo, bukan nama Targo, nama target.
Mari kita jalankan itu lagi.
Ini dia.
Ini prediksi saya, jadi yang pertama vesikular, yang kedua diprediksi Virginica.
Nah, sulit untuk mengatakan apakah itu benar atau salah, bukan?
Itu sebabnya kami memiliki kumpulan data uji sehingga kami tahu jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini.
Idealnya, kami memiliki label manusia sehingga kami dapat menguji dan melihat apakah ini benar atau salah.
Saat ini, kami tidak tahu apakah itu benar atau salah, tetapi
setidaknya kami tahu bahwa itu membuat prediksi dan membuat prediksi dengan akurasi sembilan puluh enam persen berdasarkan data uji mengapa kami.
Sangat sangat keren.