[NHẠC]
Cái mà chúng ta sẽ làm tiếp theo
là #Let's show what our
predictions look like.
Bây giờ tôi đã nói về sử dụng Graphlab Canvas như một cách để hình dung dữ liệu nhưng
bạn có thể cũng sử dụng các công cụ để hình dung, các công cụ python khác.
Như một minh họa đơn giản của điều đó, tôi sẽ nhập một công cụ tìm kiếm.
Nó được sử dụng khá phổ biến.
Nó được gọi là một mot plot lib.
Từ đó tôi sẽ
có đầu ra gọi là pipe plot cái mà cho phép bạn làm một số thao tác trong python.
Tôi sẽ hiểu nó như PLT.
Khi bạn đang làm việc nhập python, nếu bạn nhập myplotlib.pyplot,
là phần cụ thể của gói, tôi viết là pit.
Bây giờ tôi không phải viết toàn bộ matlab_lib.pyplot,
tôi chỉ cần viết pit.
Đó là lí do chúng ta sử dụng như một lệnh.
Tôi sẽ nhập nó, một mẹo nhỏ tôi sẽ làm như bạn đã làm với
Canvas để chắc chắn nó xuất bên trong ghi chú tôi sẽ làm nó ở đây.
Bạn đặt phần trăm này và
nói matplotlib inline.
Nó thao tác trên ghi chú.
Hãy nhấn enter.
Chúng ta đã nhập nó và bây giờ tôi sẽ xây dựng
một bản đồ plot lib plot với các kết quả, với các kết quả ban đầu.
Chúng ta sẽ thao tác plt.plot.
Có một chức năng ở đây.
Và tôi sẽ thao tác dữ liệu thử nghiệm của tôi theo hai cách.
Nó rất thú vị, có thể nhiều thao tác ở phía trên của mỗi cái với Myplot11.
Chúng ta sẽ làm điều đó cùng với nhau.
Tôi sẽ lấy dữ liệu kiểm tra của tôi và trong dữ liệu kiểm tra của tôi tôi sẽ
thao tác trên trục x diện tích không gian sống.
Trong trục y với dữ liệu thử nghiệm của tôi, tôi sẽ đặt giá.
Nó tương tự với điểm chúng ta đã làm bên trên, biểu đồ phân tán.
Và tôi sẽ hiểu mỗi một điểm này như một điểm thử nghiệm,
tôi sẽ vẽ chúng bằng một dấu chấm.
Đó là những gì dấu chấm nhỏ làm.
Tuy nhiên tôi cũng sẽ vẽ một thứ nữa.
Tôi sẽ vẽ hai thứ trên cùng một điểm.
Tôi quên mất dấu phẩy ở đây.
Ngoài ra để vẽ dữ liệu thử nghiệm hãy vẽ sự dự đoán của chúng ta.
Một lần nữa trên trục x sẽ là diện tích không gian sống,
nhưng trên trục y tôi sẽ đặt thứ khác.
Tôi sẽ đặt cái mà mô hình của tôi dự đoán cho mỗi một ngôi nhà.
Nhớ rằng chúng ta đã xây dựng mô hình foot vuông và
nó có các chức năng liên quan đến nó.
Nếu bạn đi xuống, một trong các chức năng nó có được gọi là chức năng dự đoán.
Và chức năng dự đoán, bạn có thể cung cấp cho nó một bộ đầu vào dữ liệu và
nó sẽ có đầu ra và ước tính cột dữ liệu của chúng ta với các dự đoán cho
mỗi một thành phần đầu vào.
Tôi sẽ cho bạn dữ liệu thử nghiệm và tôi sẽ vẽ nó bằng một dấu gạch ngang.
Trước khi tôi thực diện dòng này,
chỉ mất một chút thời gian để tưởng tượng thao tác này sẽ như thế nào.
Dòng trên cùng cho biết không gian sống qua dữ liệu thử nghiệm giá cả với các dấu chấm.
Nó sẽ tương tự như sơ đồ phân tán mà chúng ta đã vẽ trước đây.
Dòng thứ hai cho biết
đầu vào diện tích ngôi nhà với sự dự đoán là một dấu gạch ngang.
Nhớ rằng đó là mô hình quy hồi tuyến tính đơn giản với một biến đơn giản vì thế
tất cả chúng ta có là biến đơn giản và
như chúng ta đã đề cập trong bài học, chúng ta chỉ thao tác một dòng đơn.
Chúng ta sẽ thấy điều đó thực hiện ở đây.
Các chấm xanh ở đây là dữ liệu thử nghiệm cho các ngôi nhà,
trong khi dòng xanh lá tương ứng với giá trị ngôi nhà đã dự đoán.
[NHẠC]