Predicții cu un model de clasificare
Acum că ai antrenat clasificatorul, hai să-l folosim pentru a prezice tipul de floare (sau clasa) pentru câteva flori colectate recent.
Informațiile despre lățimea și lungimea petalelor pentru mai multe flori noi sunt stocate în variabila targets. Folosind clasificatorul antrenat, vei prezice tipul fiecărei flori.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Prezice tipul florii folosind array-ul
X_predict. - Rulează codul dat pentru a vizualiza predicțiile.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()