分類モデルで予測する
分類器を学習できたので、これを使って新しく収集した花の種類（クラス）を予測してみましょう。
複数の新しい花について、花びらの幅と長さの情報が変数 targets に保存されています。学習済みの分類器を使って、それぞれの花の種類を予測します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
演習の手順
- 配列
X_predictを使って花の種類を予測します。 - 用意されたコードを実行して、予測結果を可視化します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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()