Digamos que hemos creado nuestro modelo ahora tenemos nuestra función de predicción que ahora podemos ejecutar cuando queramos,
quizás usar, digamos que un usuario ingresa una foto completamente nueva que no hemos visto antes de una flor
de iris.
Y queremos predecir cuál es ese tipo de flor.
¿Cómo podemos hacer eso?
Bueno, creemos una nueva variable aquí.
Digamos que muestra es igual y crea nuestros propios datos de muestra si vamos a nuestro.
Datos aquí.
Vemos que el conjunto de datos aquí tiene.
Uno, dos, tres, cuatro parámetros, entonces esta es una matriz que contiene cinco punto uno, luego tres punto cinco, un
punto cuatro y cero punto dos.
Así que ingresemos algunos números aquí, digamos que aquí tenemos tres, luego cinco, luego cuatro, luego
a.
Y luego la segunda imagen tiene un parámetro de dos y tres y cinco y cuatro, así que esos son nuestros datos de
muestra.
Ahora podemos darle a nuestra función CNN Predict, que es nuestro modelo, los datos de muestra.
Digamos que eso va a ser igual a la variable de predicciones.
Y hagamos algo ingenioso con un poco de comprensión de la lista, aquí dirán que predicen que las
especies serán iguales al punto del iris.
Objetivo.
Nombre de.
pag.
Para P, que es una variable que creamos en las predicciones.
Así que solo estoy usando una pequeña y agradable sintaxis de Python abreviada para, con suerte, darnos las respuestas de predicción.
Entonces digamos imprimir y luego nuestras predicciones.
Va a ser la predicción.
Especies'.
Así que si ejecuto esto.
Vaya, qué lío aquí, nombres de Targo, no nombres de Targo, nombres de objetivos.
Ejecutemos eso de nuevo.
Ahí tienes.
Estas son mis predicciones, por lo que la primera es vesicular, la segunda se predijo que sería Virginica.
Bueno, es difícil decir si está bien o mal, ¿verdad?
Es por eso que tenemos un conjunto de datos de prueba para que sepamos la respuesta a estas preguntas.
Idealmente, tenemos una etiqueta humana para que podamos probar y ver si esto estaba bien o mal.
En este momento, no sabemos si está bien o mal, pero al menos sabemos
que está haciendo predicciones y está haciendo predicciones con una precisión del noventa y seis por ciento en función de nuestros datos de prueba por qué.
Muy muy genial.