Digamos que criamos nosso modelo agora que temos nossa função de previsão que podemos agora executar sempre
que quisermos, talvez usar, digamos que um usuário insira uma nova foto que não vimos antes de uma flor
de íris.
E queremos prever qual é esse tipo de flor.
Como podemos fazer isso?
Bem, vamos criar uma nova variável aqui.
Digamos que a amostra é igual a e criar nossos próprios dados de amostra se formos para o nosso.
Dados aqui.
Vemos que o conjunto de dados aqui sim.
Um, dois, três, quatro parâmetros, então esta é uma matriz que contém cinco vírgula um, depois três vírgula cinco, um
vírgula quatro e zero vírgula dois.
Então, vamos inserir alguns números aqui, digamos que temos três, cinco, quatro e
até.
E então a segunda imagem tem um parâmetro de dois e três e cinco e quatro, então esses são nossos dados de
amostra.
Agora podemos fornecer à nossa função CNN Predict, que é o nosso modelo, os dados de amostra.
Então, digamos que isso seja igual à variável de predições.
E vamos apenas fazer algo legal com alguma compreensão de lista aqui dirá que eles predizem que a
espécie vai se igualar ao ponto da íris.
Alvo.
Do nome
P.
Para P, que é uma variável que criamos nas previsões.
Portanto, estou apenas usando uma pequena sintaxe abreviada de python para nos dar as respostas de previsão.
Então, digamos imprimir e, em seguida, nossas previsões.
Vai ser a previsão.
Espécies'.
Então, se eu executar isso.
Opa, que bagunça aqui, nomes de Targo, não nomes de Targo, nomes de alvos.
Vamos fazer isso de novo.
Ai está.
Estas são minhas previsões, então a primeira é vesicular, a segunda foi predita como Virginica.
Bem, é difícil dizer se está certo ou errado, certo?
É por isso que temos um conjunto de dados de teste para sabermos a resposta a essas perguntas.
Idealmente, temos um rótulo humano para que possamos testar e ver se isso está certo ou errado.
No momento, não sabemos se está certo ou errado, mas pelo menos sabemos que
está fazendo previsões e está fazendo previsões com uma precisão de noventa e seis por cento com base em nossos dados de teste do porquê.
Muito, muito legal.