در آموزش های پیشین یادگیری ماشین با Python، ما پیش بینی را با استفاده از رگرسیون انجام دادیم و سپس با ماژول Matplotlib این پیش بینی را صورت دادیم. اکنون در اینجا درباره بعضی مراحل بعدی صحبت خواهیم کرد.

به یاد می آورم، اولین بار که من در تلاش بودم تا در مورد یادگیری ماشین بیاموزم، بسیاری از نمونه های تشریحی تنها تا آموزش و آزمون را پوشش می دادند، و سپس کاملا و بیکباره به قسمت پیش بینی پرش می کردند. از منابعی که آموزش، آزمون و پیش بینی بخشی را انجام می دادند، من حتی یک مورد را پیدا نکردم که الگوریتم را به وضوح شرح دهد. با مثال ها، و داده های کلی که اساسا بسیار کوچک هستند، بنابراین روند آموزش، آزمون و پیش بینی نسبتا سریع است. با این حال، در دنیای واقعی، داده ها احتمالا بزرگتر هستند و پردازش بسیار طولانی تر است. از آنجا که هیچ کس واقعا درباره این مرحله مهم صحبت نکرده بود، در اینجا قصد من این است که مطالب اطلاعاتی در مورد پردازش زمان و صرفه جویی در الگوریتم شما را شامل شود.