Diyelim ki modelimizi oluşturduk.
Artık istediğimiz zaman çalıştırabileceğimiz K ve N nokta tahmin fonksiyonumuz var.
Belki de, diyelim ki bir kullanıcı daha önce görmediğimiz bir iris çiçeğinin yepyeni bir fotoğrafını girdi.
Ve bu çiçek türünün ne olduğunu tahmin etmek istiyoruz.
Bunu nasıl yapabiliriz?
Peki, burada yeni bir değişken oluşturalım.
Örnek eşittir diyelim ve kendi örnek verilerimizi oluşturalım.
Eğer bizimkine gidersek.
Veriler burada.
Buradaki veri setinin sahip olduğunu görüyoruz.
Bir, iki, üç, dört parametre.
Yani bu, 5 içeren bir dizidir. 1, sonra 3. 5, 1. 4 ve 0. 2.
Şimdi buraya bazı rakamlar girelim.
Diyelim ki burada üç, sonra beş, sonra dört, sonra iki var.
İkinci resimde ise iki ve üç ve beş ve dört parametreleri vardır.
İşte örnek verilerimiz.
Artık modelimiz olan tahmin fonksiyonumuzu verebiliriz.
Örnek veriler.
Diyelim ki bu tahminler değişkenine eşit olacak.
Ve burada biraz liste kavrama ile düzgün bir şey yapalım.
Tahmin edilen türün iris noktasına eşit olacağını söyleyeceğiz.
Hedef.
İsimler.
P.
Tahminlerde oluşturduğumuz değişken olan ÜFE için.
Bu yüzden, bize tahmin cevaplarını vereceğini umduğum küçük ve hoş bir Python sözdizimi kullanıyorum.
Diyelim ki baskı ve ardından tahminlerimiz.
tahmin olacak.
Türler.
Yani bunu çalıştırırsam.
Oops.
Burada neyi batırdım?
Kaplan isimleri, kaplan isimleri değil.
Hedef isimler.
Şunu tekrar çalıştıralım.
Al bakalım.
Bunlar benim tahminlerim.
Yani ilki çok renkli.
İkincisinin Virginia olacağı tahmin ediliyordu.
Bunun doğru ya da yanlış olduğunu söylemek zor.
Doğru.
Bu nedenle, bu soruların cevabını bilebilmemiz için bir test veri setimiz var.
İdeal olan, bunları bir insanın etiketlemesi ve böylece bunun doğru mu yanlış mı olduğunu test edip görebilmemizdir.
Şu anda doğru mu yanlış mı bilmiyoruz ama en azından tahminler
yaptığını ve Y test verilerimize dayanarak %96 doğrulukla tahminler yaptığını biliyoruz.
Çok, çok havalı.