假设我们已经创建了模型｡
现在我们有了K和N点预测函数, 可以随时运行｡
比如说, 用户输入了一张全新的鸢尾花照片, 这张照片我们以前从未见过｡
我们想预测这种花的类型｡
我们如何才能做到这一点？
好吧, 让我们在这里创建一个新变量｡
假设sample等于, 并创建我们自己的示例数据｡
如果我们去我们的｡
数据在这里｡
我们可以看到这里的数据集｡
一, 二, 三, 四个参数｡
这是一个包含5的数组｡ 1, 然后是3｡ 五､ 一｡ 4和0｡ 2.
我们在这里输入一些数字｡
假设这里我们有三个, 然后五个, 然后四个, 然后两个｡
第二幅图像的参数是2, 3, 5, 4.
这就是我们的样本数据｡
我们现在可以给予我们的可预测函数, 也就是我们的模型｡
示例数据｡
假设它等于预测变量｡
让我们在这里做一些简单的列表理解｡
我们会说预测的物种将等于虹膜点｡
目标｡
名字｡
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对于PPI, 它是我们在预测中创建的变量｡
所以我只是用了一点很好的Python语法来给予我们预测答案｡
我们先打印, 然后预测｡
马上就要被预测到了｡
物种｡
所以如果我运行这个｡
哦, 不好意思
我搞砸了什么？
老虎名字, 不是老虎名字｡
目标名称｡
再来一遍｡
你去那里｡
这些是我的预测｡
所以第一个是非常色的｡
第二个被预测是弗吉尼亚州｡
很难说这是对是错｡
好吧, 我知道了
这就是为什么我们有一个测试数据集, 以便我们知道这些问题的答案｡
理想情况下, 我们有一个人类标签, 这样我们就可以测试, 看看这是对是错｡
现在,
我们不知道它是对是错, 但至少我们知道它在做预测, 而且它的预测准确率是96%, 基于我们的Y检验数据｡
非常, 非常酷｡