Kontrak fit dan predict

Dalam scikit-learn, setiap model adalah sebuah penaksir: satu objek yang Anda buat, ajari, lalu mintai jawaban. Bentuknya selalu sama. 🤖

Seluruh pustaka ini bertumpu pada dua metode: fit untuk belajar dari data, dan predict untuk menggunakan hasil yang telah dipelajarinya. Kuasai keduanya, dan Anda dapat menggunakan hampir semua model.

Memanggil fit akan menunjukkan contoh-contoh Anda kepada model agar model dapat menemukan pola. Belum ada yang diprediksi; model hanya sedang mempelajari data.

Setelah dilatih, predict menerima masukan baru dan mengembalikan tebakan terbaik model. Di sinilah proses pembelajaran akhirnya berguna.

Pola fit lalu predict ini merupakan sebuah kontrak yang dipatuhi setiap penaksir. Gantilah pohon dengan model linear, dan kode Anda hampir tidak berubah.

Anda selalu membuat penaksir terlebih dahulu, sering kali dengan pengaturan tertentu, sebelum data apa pun diberikan kepadanya. Model kosong itu siap untuk belajar.

Anda harus memanggil fit sebelum predict. Meminta jawaban dari model yang belum dilatih akan menimbulkan kesalahan karena model belum mempelajari apa pun.

Panggilan fit juga mengembalikan model itu sendiri, sehingga Anda dapat merangkai beberapa langkah dalam satu baris saat menginginkan kode yang ringkas dan mudah dibaca.

Setelah proses pelatihan, model menyimpan hasil yang dipelajarinya dalam atribut yang diakhiri dengan garis bawah, seperti coef_. Atribut tersebut baru muncul setelah pelatihan selesai.

Karena API-nya sama, Anda dapat mencoba beberapa model hanya dengan mengubah satu baris. Panggilan fit dan predict tetap identik.

Antarmuka yang dapat diprediksi berarti lebih sedikit hal yang perlu diingat dan eksperimen yang lebih cepat. Anda dapat berfokus pada masalah, bukan pada keunikan setiap pustaka.

Setiap penaksir mengikuti satu kontrak: buat, panggil fit untuk belajar, lalu panggil predict untuk menjawab. Satu pola membuka akses ke seluruh pustaka. 🎯