Giả sử rằng chúng tôi đã tạo ra mô hình của mình.
Bây giờ chúng ta có chức năng dự đoán chấm K và N mà bây giờ chúng ta có thể chạy bất cứ khi nào chúng ta muốn.
Có lẽ sử dụng, giả sử một người dùng nhập một bức ảnh hoàn toàn mới mà chúng ta chưa từng thấy trước đây về hoa iris.
Và chúng tôi muốn dự đoán loại hoa đó là gì.
Làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó?
Hãy tạo một biến mới ở đây.
Giả sử mẫu bằng và tạo dữ liệu mẫu của riêng chúng tôi.
Nếu chúng tôi đi đến của chúng tôi.
Dữ liệu ở đây.
Chúng tôi thấy rằng tập dữ liệu ở đây có.
Một, hai, ba, bốn tham số.
Vì vậy, đây là một mảng có chứa 5. 1, sau đó 3. 5, 1. 4 và 0. 2.
Vì vậy, chúng ta chỉ cần nhập một số số ở đây.
Giả sử ở đây chúng ta có ba, rồi năm, rồi bốn, rồi hai.
Và sau đó hình ảnh thứ hai có tham số là hai và ba và năm và bốn.
Vì vậy, đó là dữ liệu mẫu của chúng tôi.
Bây giờ chúng ta có thể cung cấp chức năng có thể dự đoán của chúng ta, đó là mô hình của chúng ta.
Dữ liệu mẫu.
Vì vậy, giả sử điều đó sẽ bằng với biến dự đoán.
Và chúng ta hãy làm một cái gì đó gọn gàng với một số hiểu danh sách ở đây.
Chúng tôi sẽ nói rằng các loài được dự đoán sẽ bằng chấm mống mắt.
Mục tiêu.
Những cái tên.
P.
Đối với PPI, là biến số mà chúng tôi tạo ra trong các dự đoán.
Vì vậy, tôi chỉ sử dụng một chút cú pháp ngắn gọn của Python để hy vọng cung cấp cho chúng tôi câu trả lời dự đoán.
Vì vậy, giả sử in và sau đó là dự đoán của chúng tôi.
Sẽ là dự đoán.
Loài.
Vì vậy, nếu tôi chạy điều này.
Ối.
Tôi đã làm gì ở đây?
Tên hổ, không phải tên hổ.
Tên mục tiêu.
Hãy chạy lại lần nữa.
Của bạn đây.
Đây là những dự đoán của tôi.
Vì vậy, một trong những đầu tiên là rất màu sắc.
Chiếc thứ hai được dự đoán là Virginia.
Chà, thật khó để nói nó đúng hay sai.
Đúng.
Đó là lý do tại sao chúng tôi có một bộ dữ liệu thử nghiệm để chúng tôi biết câu trả lời cho những câu hỏi này.
Tốt nhất, chúng tôi có một nhãn người để chúng tôi có thể kiểm tra và xem điều này là đúng hay sai.
Hiện tại, chúng tôi không biết điều đó đúng hay sai, nhưng ít nhất chúng
tôi biết rằng nó đang đưa ra dự đoán và đưa ra dự đoán với độ chính xác 96% dựa trên dữ liệu thử nghiệm Y của chúng tôi.
Rất, rất tuyệt.