🤔 Какие значения может давать предсказание модели? Значения, которые может давать предсказание модели, зависят от типа задачи и используемой модели. Рассмотрим различные типы задач и соответствующие предсказания:
🚩Классификация: В задачах классификации модель предсказывает классы, к которым принадлежат объекты. Возможны следующие варианты:
🟠Бинарная классификация: Модель предсказывает два возможных класса (например, 0 и 1, "да" и "нет").
# Пример предсказания бинарной классификации
predictions = model.predict(X_test) # [0, 1, 0, 1, 1]
🟠Многоклассовая классификация: Модель предсказывает несколько возможных классов (например, классы 0, 1, 2).
# Пример предсказания многоклассовой классификации
predictions = model.predict(X_test) # [2, 0, 1, 2, 1]
🟠Вероятностные предсказания: В классификационных задачах можно также получить вероятности принадлежности каждого объекта к каждому классу.
# Пример вероятностных предсказаний
probabilities = model.predict_proba(X_test)
# [[0.1, 0.9], [0.8, 0.2], [0.4, 0.6]]
🚩Регрессия: В задачах регрессии модель предсказывает непрерывные числовые значения. Возможные предсказания:
🟠Непрерывные значения: Модель предсказывает значения на непрерывной шкале.
# Пример предсказания регрессии
predictions = model.predict(X_test) # [3.5, 2.1, 4.7, 5.0]
🚩Кластеризация: В задачах кластеризации модель присваивает каждому объекту кластер.
🟠Предсказания: Модель предсказывает номера кластеров, к которым принадлежат объекты.
# Пример предсказания кластеризации
predictions = model.predict(X_test) # [0, 2, 1, 0, 2]
🚩Ансамблевые методы: В ансамблевых методах, таких как случайный лес (Random Forest) или градиентный бустинг (Gradient Boosting), предсказания могут быть усреднены или объединены из нескольких моделей:
🟠Средние значения (для регрессии):
# Пример предсказания случайного леса для регрессии
predictions = model.predict(X_test) # [3.7, 2.4, 4.9, 5.2]
🟠Голосование (для классификации):
# Пример предсказания случайного леса для классификации
predictions = model.predict(X_test) # [1, 0, 1, 1, 0]
🚩Специальные модели и задачи
Некоторые задачи и модели могут давать специфические предсказания:
🟠Сегментация изображений: Модель предсказывает маски сегментов для каждого пикселя изображения.
# Пример предсказания сегментации изображения
mask_predictions = model.predict(image) # [[1, 0, 0], [0, 1, 0], ...]
🟠Ранжирование (например, в рекомендательных системах): Модель предсказывает ранги или релевантность элементов.
# Пример предсказания ранжирования
ranking_scores = model.predict(user_item_pairs) # [0.8, 0.6, 0.9, 0.7]
Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний