Как запустить модель машинного обучения?

Question

Прежде всего, спасибо, что нашли время, чтобы прочитать мой вопрос.Я сделал модель машинного обучения с набором данных (известный о раке), и я хочу знать, как я могу сделать, чтобы предсказать результаты для новых переменных.Я думаю, что я должен продолжать тренировать данные (часто), чтобы иметь больше достоверных данных для использования в моем прогнозе, но для прогнозирования новых данных: ¿Это так же просто, как изменить тестовые данные (переменная y) на новые данные?Большое спасибо, что нашли время, и любая помощь будет признательна.

Answer 1

Если вы говорите в том смысле, что вы меняете количество функций в ваших тестовых данных, то вы не можете этого сделать.

Количество функций должно быть одинаковым в обучении и наборе тестов.Однако, если в ваших тестовых данных есть какой-то класс категориальных переменных, которых не было в обучающих данных, то лучше обучить вашу модель с одной дополнительной категорией как «НЕТ» из «Другие» для всех ваших функций.

ЭтоТаким образом, когда вы сталкиваетесь с новым классом категориальных переменных в ваших тестовых данных, вы меняете его на «НЕТ» или «Другие» и делаете прогноз для вашей обученной модели.

Таким образом, это не нарушит вашу модель.

Надеюсь, я правильно понял ваш вопрос.

Answer 2

Возможно, вы используете класс SVC из sklearn.svm.После подгонки модели с помощью метода fit вы можете прогнозировать новые данные с помощью метода predict.См. здесь .

Кстати: для машин опорных векторов вам не нужно подгонять свои данные несколько раз.Может быть, вы путаете это с нейронными сетями.