Predecir con un modelo de clasificación
Ahora que has ajustado tu clasificador, vamos a usarlo para predecir el tipo de flor (o clase) de algunas flores recién recogidas.
La información sobre el ancho y el largo de los pétalos de varias flores nuevas está guardada en la variable targets. Con el clasificador que has ajustado, predecirás el tipo de cada flor.
Este ejercicio forma parte del curso
Machine Learning para datos de series temporales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Predice el tipo de flor usando el array
X_predict. - Ejecuta el código proporcionado para visualizar las predicciones.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create input array
X_predict = targets[['petal length (cm)', 'petal width (cm)']]
# Predict with the model
predictions = ____
print(predictions)
# Visualize predictions and actual values
plt.scatter(X_predict['petal length (cm)'], X_predict['petal width (cm)'],
c=predictions, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.title("Predicted class values")
plt.show()