‫Welkom terug.
‫Dus terwijl je weg was tussen de laatste video en deze, heb ik dit datadictionary hier een beetje opgeruimd, dus het ziet
‫er nu een beetje beter uit.
‫En maak je geen zorgen, je hebt een kopie hiervan in de sectie bronnen.
‫Je gaat dus niets missen.
‫Maar waar we gebleven waren, hadden we het over functies, namelijk stap vier in de machine learning-pijplijn die we
‫gebruiken of de machine learning-modelleringspijplijn die we gebruiken.
‫En hier krijgt u verschillende informatie over elk van de functies in uw gegevens.
‫U kunt dit doen door uw eigen onderzoek te doen, onderzoekers, door uw eigen onderzoek te doen, zoals door naar de links
‫hierboven te kijken.
‫Dat is wat ik hier deed om dit een beetje op te ruimen, tussen deze informatie door hier lezend.
‫Dus attribuut informatie evenals Ukai dataset webpagina.
‫Als je hier doorheen gaat, zijn hier alle 76 attributen.
‫Maar realistisch gezien hebben we er maar 14 gebruikt, dus maar 14 attributen gebruikt.
‫En dat is wat dit datadictionary is.
‫Dus eigenlijk vertelt een datadictionary je alleen maar over de gegevens waar je aan werkt.
‫Prachtig.
‫En waar staan we dan als we terugkomen?
‫We hebben een, twee, drie, vier doorgenomen, maar hebben we het echt zo, we hebben het een beetje
‫in gedachten gedaan, dus nu is het tijd om de tools die we hebben doorgenomen toe te passen op deze sectie, goed nu
‫in dit gedeelte over gegevensanalyse.
‫Dus laten we dat doen.
‫Laten we onze tools gereed maken.
‫Dus je maakt hier een kop aan en bereidt de tools voor.
‫We gaan Panda's matplotlib en Naoum Pi gebruiken voor data-analyse en manipulatie.
‫Prachtig.
‫En dus aan het begin van elk notitieboek, wat u zou kunnen doen, is importeren.
‫Dit is wat je waarschijnlijk in het wild zult zien, een groot stuk of een grote Jupitus-cel.
‫Als u alle verschillende tools tegelijk importeert, hoeft u het niet per se op deze manier te doen, maar het is een
‫soort industriestandaard om het op deze manier te doen.
‫Dus laten we eens kijken hoe dat eruit zou zien, importeer alle tools die we nodig hebben.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is hier een kleine tussenkop maken.
‫Dus als we dit stapsgewijze proces doorlopen, hebben we alle tools die we nodig hebben.
‫En nu, nogmaals, een project begint misschien niet zo.
‫Ik doe het alleen op deze manier omdat dit is wat je zult zien.
‫Allemaal dit soort voltooide projecten.
‫Wat je vaker doet, is hoe we er in het verleden mee hebben gewerkt: gewoon een tool importeren als
‫je hem nodig hebt.
‫Dus als je dit grote blok code ziet dat ik op het punt sta te typen met alle invoer en alle verschillende
‫tools en zo, zou je ernaar kunnen kijken en gaan, heilige god, ik weet niet zeker wat er aan de hand
‫is met alles daar, maar dat is oke.
‫Wat je gaat doen, is omdat je het raamwerk hebt nu je dit hebt en we hebben verschillende manieren gezien waarop we
‫verschillende tools kunnen toepassen.
‫U zult redelijk bekend zijn met alle functionaliteit die we hier doornemen.
‫En zo niet, dan is dat helemaal oké.
‫Je weet waar je moet zoeken en je weet waar je hulp kunt krijgen.
‫Dus laten we doen dit zal regelmatig gaan a. D. A en ploeterende bibliotheken.
‫Hier gaan we nu importeren.
‫MPRDA staat trouwens voor verkennende data-analyse, goed om te leren niet te praten in acroniemen waar code alles wat
‫zo belangrijk is, wil inkorten.
‫Nonpoint als enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot als uitbetaling asfalteren.
‫Kom op Danielle importeert Seabourne als S. A. S..
‫Dus Seabourne herinnert zich alleen die ploeterende bibliotheek die bovenop matplotlib is gebouwd.
‫Matplotlib is de basis Ploning-bibliotheek die we gaan gebruiken.
‫Dus we gaan matplotlib in de rij doen omdat.
‫We willen dat onze plots in de notebook verschijnen.
‫Dus dit is wat deze kleine magische functie doet met dat procentteken daar.
‫En dan willen we modellen importeren voor Skyline of psychic line, ook wel Escalon genoemd.
‫Dat ga je zo zien.
‫Dus van Escalon willen we een lineair model, logistische regressie importeren.
‫Als je je nu afvraagt waar deze modellen vandaan komen, onthoud dan dat we een cyclische leermodelkaart hebben.
‫De juiste schatting kiezen, Estamira.
‫Prachtig.
‫Dus we volgen dit in een vorige sectie, we werken aan een classificatieprobleem,
‫dus we gaan alleen classificatiemodellen importeren.
‫Dus van Escalon-buren gaan we hier ook een ander model importeren.
‫Dus Canibus-classificator, en je herinnert
‫je deze ergens op, je hebt misschien de eerste twee niet gezien, maar dat is oké, we zullen
‫erover praten als het erop aankomt.
‫Willekeurige bosclassificatie.
‫Die hebben we gezien.
‫En dan gaan we modelevaluaties doen.
‫We gaan van Escalon, puntmodel, selectie, importeren, trainen, testen splitsen, dit gaat ons helpen onze gegevens op te
‫splitsen in training en tests.
‫We zullen Crossville Skold hier ook importeren.
‫Nu, als je je afvraagt hoe ik weet dat dit allemaal komt omdat ik wat oefening heb gehad,
‫en als je dit ziet gaan, heilige god, er zijn een heleboel dingen die je belangrijk vindt om te onthouden.
‫Dat is wat ik zeg.
‫Ik ben het met je eens.
‫Machine learning is een zeer breed veld en er zijn veel verschillende manieren om soortgelijke dingen te doen.
‫Maar na wat hands-on oefenen, zoals wat we nu doormaken, begin je een beetje meer vertrouwd
‫te raken.
‫En nogmaals, het heeft geen haast.
‫Ik moet nog dingen opzoeken.
‫Dus ik heb dit op aparte regels gedaan, deze twee, ik had ze op dezelfde regel kunnen doen omdat ze uit
‫dezelfde module komen, maar om het een beetje netjes te houden, een beetje.
‫Pythonic, we willen hier naartoe gaan vanuit Learned Metrics, Import Confusion, Matrix Classification Report, die
‫ze misschien kennen uit het evaluatiegedeelte van het cycloongedeelte.
‫We gaan hier importeren.
‫We willen een precisieschool volgen omdat we in ons hoofd denken dat dit een classificatieprobleem is.
‫Welke metrieken kunnen we gebruiken om classificatiemodellen te evalueren als één score van Escalon Metrics Import Plot OK is
‫omdat we willen scoren?
‫Nou, daar kijk je misschien naar.
‫En Daniel, dat is veel en dat is het ook.
‫Dit zijn 21 invoerregels, minus een paar opmerkingen, maar dit zijn de tools die we nodig hebben.
‫Dus als we hier terugkomen, hebben we misschien nog meer nodig.
‫Ik heb er misschien een paar gemist, maar dit is een beetje wat je aan het begin van een notebook ziet, want als
‫je het eenmaal hebt ingesteld, willen we deze benaderen en we willen onze tijd tussen experimenten minimaliseren.
‫Daarom maken we al onze tooling helemaal bovenaan klaar, zodat we deze zo snel mogelijk in handen
‫kunnen krijgen.
‫Dus we hebben koffers, we hebben matplotlib, we hebben numpty, we werken met energie in
‫een notebook in onze Kondor-omgeving.
‫We hebben Second-line en nu gaan we de data-analyse sectie doornemen.
‫Dus dat betekent in feite de gegevens importeren, ernaar kijken en proberen onszelf een materiedeskundige te worden, wat gewoon
‫iemand is die de gegevens kent als een mooi woord voor iemand die weet van de
‫gegevens.
‫Dat is wat we hier in deze drie stappen proberen te doen.
‫Dus zonder verder oponthoud, laten we op shift drukken en onze tools importeren.
‫Vingers gekruist, als we onze omgeving hebben ingesteld om te werken, zouden ze allemaal correct moeten worden geïmporteerd.
‫Wat krijgen we hier?
‫Iets mis?
‫Runtime-fout, MPU, verandering van funkgrootte kan duiden op binaire incompatibiliteit verwacht een negen twee van C en
‫ik kreeg 16 van Pae-object.
‫Ik heb die fout eigenlijk nog nooit gezien.
‫Dus dit is waar je tegenkomt, toch?
‫Dit soort dingen, zelfs nadat je enige ervaring hebt gehad, kom je deze dingen tegen, deze waarschuwing.
‫Dus we wachten gewoon af om ervoor te zorgen dat deze cel volledig werkt.
‫Het heeft ons al gewaarschuwd.
‫We krijgen weer een waarschuwing.
‫Daar gaan we, MPLX, de Ufuk.
‫Nu kunnen we deze cel misschien leeg laten lopen, want in het Fins duurt het even.
‫Onbekende argumenten.
‫Ah, misschien kan ik dit niet plaatsen, dit moet hier boven komen.
‫Daar gaan we.
‫Wordt dit geïmporteerd?
‫Ja, dat zou moeten.
‫En nu krijgen we geen waarschuwingen, hè?
‫Dat is interessant.
‫Nou, dat is een verrassing die je van dag tot dag krijgt, werkend met verschillende machine learning-code en
‫andere code in het algemeen.
‫Het doet soms dingen die je niet echt verwacht.
‫En dus is die waarschuwing verdwenen.
‫Als het in de toekomst terugkomt, zullen we het waarschijnlijk oplossen.
‫Maar voor nu gaan we ervan uit dat we onze tools nu klaar hebben.
‫We kunnen ze gaan toepassen.