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क्लासिफिकेशन मॉडल से प्रिडिक्शन करना

अब जब आपने अपना क्लासिफायर फिट कर लिया है, तो आइए इसे कुछ नई-इकट्ठी की गई फूलों के लिए फूल के प्रकार (या क्लास) प्रिडिक्ट करने में उपयोग करें.

कई नए फूलों के लिए पंखुड़ी की चौड़ाई और लंबाई की जानकारी वैरिएबल targets में स्टोर है. आपने जो क्लासिफायर फिट किया है, उसका उपयोग करके आप हर फूल का प्रकार प्रिडिक्ट करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series Data के लिए Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ऐरे X_predict का उपयोग करके फूल का प्रकार प्रिडिक्ट करें.
  • प्रिडिक्शंस को विज़ुअलाइज़ करने के लिए दिया गया कोड चलाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
कोड संपादित करें और चलाएँ