モデルを作成したとします｡
これで､ KとNのドット予測関数ができあがり､ いつでも実行できるようになりました｡
例えば､ あるユーザーが見たこともないような花菖蒲の写真を入力したとします｡
そして､ その花の種類が何であるかを予測したいのです｡
どうすればいいのでしょうか｡
さて､ ここで新しい変数を作ってみましょう｡
サンプルイコールと言って､ 自分たちのサンプルデータを作ってみましょう｡
私たちのところへ行けば｡
こっちのデータ｡
こちらのデータセットがそうであることがわかります｡
1､ 2､ 3､ 4パラメータ｡
つまり､ これは5を含む配列です｡ 1､ 次に3｡ 5, 1. 4と0である｡ 2.
では､ ここで数字を入力してみましょう｡
ここで､ 3人､ 5人､ 4人､ 2人となったとしましょう｡
そして､ 2枚目の画像には､ 2と3と5と4というパラメータがあります｡
これがサンプルデータですね｡
これで､ 我々のモデルであるcan predict関数を与えることができるようになりました｡
サンプルデータです｡
だから､ それが予測変数と同じになるとしよう｡
そして､ ここでは､ いくつかのリスト理解できちんとしたことをやってみましょう｡
予測される種がアイリス・ドットに等しくなると言うのです｡
ターゲット
名前
P.
予測で作成する変数であるPPIについて｡
そこで､ ちょっと素敵な省略記法のPython構文を使って､ うまくいけば予測の答えが得られるようにしています｡
では､ 印刷物､ そして私たちの予測を言ってみましょう｡
予測になるのでしょうか｡
種である｡
これを実行すればいいように｡
おっとっと｡
私はここで何を間違えたのでしょうか？
虎の名前､ じゃなくて､ トラの名前｡
ターゲット名
もう一度実行してみましょう｡
これでよしとする｡
以上が私の予想です｡
だから､ 最初の1枚はとてもカラーなんです｡
2回目はバージニアと予想された｡
まあ､ 正しいか正しくないかは何とも言えませんが｡
そうですね｡
そのため､ テストデータセットを用意して､ その答えを知ることができるようにしています｡
理想は､ 人間がラベルを貼って､ これが正しかったか間違っていたかをテストできるようにすることです｡
今はまだ正しいのか間違っているのかわかりませんが､ 少なくとも予測をしていること､
そしてYのテストデータに基づいて96％の精度で予測をしていることは確かです｡
とても､ かっこいいです｡