Ail Ahmed نشر 24 سبتمبر أرسل تقرير نشر 24 سبتمبر السلام عليكم هو اي الفرق بين predict وبين evaluate عند بناء شبكه عصبيه باستخدم keras و TensorFlow ؟ 3 اقتباس
0 ياسر مسكين نشر 24 سبتمبر أرسل تقرير نشر 24 سبتمبر predict تستخدم بعد اكتمال تدريب النموذج لتوليد توقعات على بيانات جديدة غير مرئية للنموذج. تعتمد فقط على المدخلات التي تقدمها (features) وتعيد النتائج التي يتوقعها النموذج، مثل احتمالات التصنيف في حالة التصنيف أو القيم المتوقعة في حالة الانحدار والهدف منها هو تقديم مخرجات النموذج استنادا إلى المعرفة التي اكتسبها من التدريب فهي لا تتطلب نتائج حقيقية للمقارنة، فهي فقط تعطي التوقعات بناء على البيانات التي توفرها على سبيل المثال إذا كنت تستخدم شبكة عصبية للتنبؤ بالأسعار، فإن predict ستعطيك الأسعار المتوقعة بناء على المدخلات التي قدمتها أما evaluate فهي تستخدم لتقييم أداء النموذج بعد تدريبه على بيانات الاختبار أو التحقق (validation) أي أنها تقوم بأخذ المدخلات (features) بالإضافة إلى النتائج الحقيقية (labels)، ثم تحسب دالة الخسارة (مثل loss) ومقاييس الأداء الأخرى (مثل accuracy) لمعرفة مدى جودة النموذج في التنبؤ بالنتائج الصحيحة ويتم استخدامها لمعرفة مدى دقة النموذج ومدى تقليله للخسارة عند العمل على بيانات لم يتم التدريب عليها وهذا ما يساعد في تحديد إذا ما كان النموذج يُعمم بشكل جيد على بيانات جديدة. و باختصار فإن: predict: لتوليد التوقعات على بيانات جديدة، دون الحاجة إلى النتائج الحقيقية. evaluate: لتقييم النموذج على بيانات تحتوي على النتائج الحقيقية لقياس أدائه ومعرفة دقة تنبؤاته. 1 اقتباس
0 Chihab Hedidi نشر 24 سبتمبر أرسل تقرير نشر 24 سبتمبر بالنسبة للدالة predict فتستخدمها عندما ترغب في استخدام الشبكة العصبية المدربة للتنبؤ بالقيم أو النتائج الجديدة بناء على بيانات جديدة لم تشارك في التدريب، حيث يتم استخدامها بعد الانتهاء من تدريب النموذج، عندما يكون لديك بيانات جديدة وتريد أن تعرف ماذا سيتنبأ النموذج. أما الدالة evaluate فتستخدمها لحساب أداء النموذج على مجموعة بيانات معينة مثل بيانات التحقق أو الاختبار، فهي تقيم النموذج المدرب باستخدام البيانات الحقيقية وتقارن مخرجات النموذج مع القيم الفعلية، و الدالة تقوم بحساب المقاييس مثل loss أو الدقة accuracy أو أي مقاييس أخرى قمت بتحديدها أثناء بناء النموذج، و يتم استخدامها عادة بعد التدريب للتحقق من أداء النموذج على بيانات اختبارية، وهي تعطي فكرة عن جودة النموذج. فإذا كان هدفك هو تقييم مدى جودة النموذج في التنبؤ على بيانات جديدة أو اختبارية، فاستخدم evaluate، وإذا كنت تريد فقط استخدام النموذج للتنبؤ، فاستخدم predict. اقتباس
0 عبد الوهاب بومعراف نشر 24 سبتمبر أرسل تقرير نشر 24 سبتمبر الغرض من predict فهي لتوقع النتائج بناء على مدخلات جديدة، حيث تأخذ النموذج المدرب وتطبق البيانات الجديدة التي لم تستخدم أثناء التدريب للحصول على التنبؤات، و يعطي مخرجات النموذج مثل القيم المتوقعة أو الفئات المتوقعة. أما evaluate فهي لتقييم أداء النموذج على مجموعة بيانات، حيث تأخذ النموذج المدرب وتطبقه على مجموعة بيانات و التي تكون بيانات اختبار لحساب المقاييس مثل الدقة، الخسارة، وغيرها. اقتباس
السؤال
Ail Ahmed
السلام عليكم
هو اي الفرق بين predict وبين evaluate عند بناء شبكه عصبيه باستخدم keras و TensorFlow ؟
4 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.