‫Content de te revoir.
‫Alors pendant que vous étiez entre la dernière vidéo et celle-ci, j'ai en quelque sorte rangé ce dictionnaire de données ici, donc ça
‫a l'air un peu mieux maintenant.
‫Et ne vous inquiétez pas, vous en aurez une copie dans la section des ressources.
‫Ainsi, vous ne manquerez de rien.
‫Mais là où nous nous sommes arrêtés, nous avons parlé des fonctionnalités, qui constituent la quatrième étape du pipeline d'apprentissage automatique que nous utilisons
‫ou du pipeline de modélisation d'apprentissage automatique que nous utilisons.
‫Et c'est là que vous obtenez des informations différentes sur chacune des caractéristiques de vos données.
‫Vous pouvez le faire en effectuant vos propres recherches, chercheurs, en effectuant vos propres recherches, par exemple en consultant les
‫liens ci-dessus.
‫C'est ce que j'ai fait ici pour mettre de l'ordre dans tout ça, en lisant entre ces informations ici.
‫Donc, attribuez des informations ainsi que la page Web de l'ensemble de données Ukai.
‫Si vous passez par ici, voici les 76 attributs.
‫Mais de façon réaliste, nous n'en avons utilisé que 14, donc seulement 14 attributs utilisés.
‫Et c'est ce qu'est ce dictionnaire de données.
‫Donc, en gros, un dictionnaire de données vous indique simplement les données sur lesquelles vous travaillez.
‫Merveilleux.
‫Et maintenant, où en sommes-nous si nous revenons ?
‫Nous avons travaillé sur un, deux, trois, quatre,
‫mais l'avons-nous vraiment fait ? maintenant dans cette section d'analyse
‫de données.
‫Alors faisons-le.
‫Préparons nos outils.
‫Vous créez donc une rubrique ici, en préparant les outils.
‫Nous allons utiliser Pandas matplotlib et Naoum Pi pour l'analyse et la manipulation des données.
‫Merveilleux.
‫Ainsi, au début de chaque bloc-notes, vous pouvez importer.
‫C'est ce que vous verrez probablement dans la nature, c'est un gros morceau ou une grosse cellule Jupitus.
‫L'importation de tous les outils différents à la fois, vous n'avez pas nécessairement à le faire de cette façon, mais c'est une sorte
‫de norme de l'industrie de le faire de cette façon.
‫Voyons donc à quoi cela ressemblerait, importons tous les outils dont nous avons besoin.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est faire quelques sous-titres ici.
‫Ainsi, lorsque nous travaillons sur ce processus étape par étape, nous avons tous les outils dont nous avons
‫besoin.
‫Et maintenant, encore une fois, un projet pourrait ne pas démarrer comme ça.
‫Je le fais seulement de cette façon parce que c'est ce que vous verrez.
‫Tout ce genre de projet fini.
‫Ce que vous faites plus régulièrement, c'est la façon dont nous avons travaillé avec cela dans le passé, c'est simplement importer
‫un outil selon vos besoins.
‫Donc, quand vous voyez ce gros bloc de code que je suis sur le point de taper avec toutes les importations et tous
‫les différents outils et ainsi de suite, vous pourriez le regarder et partir, mon Dieu, je ne suis pas sûr de ce
‫qui se passe avec tout là-bas, mais ça va.
‫Ce que vous ferez, c'est parce que vous avez le cadre maintenant, vous l'avez et nous avons vu différentes
‫manières d'appliquer différents outils.
‫Vous serez assez familier avec toutes les fonctionnalités que nous abordons ici.
‫Et sinon, c'est parfaitement OK.
‫Vous savez où chercher et vous savez où obtenir de l'aide.
‫Alors faisons cela ira régulièrement a. RÉ. A et les bibliothèques laborieuses.
‫Voici où nous allons importer maintenant.
‫Au fait, MPRDA signifie analyse exploratoire des données, c'est bien d'apprendre à ne pas parler d'acronymes où le code revient à raccourcir
‫tout ce qui est si important.
‫Non point comme enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot comme pay-out asphalting.
‫Allez, Danielle importe Seabourne en tant que S. UNE. S..
‫Seabourne se souvient donc de cette bibliothèque laborieuse construite au-dessus de matplotlib.
‫Matplotlib est la bibliothèque de base de Ploning que nous allons utiliser.
‫Nous allons donc faire matplotlib en ligne parce que.
‫Nous voulons que nos tracés apparaissent à l'intérieur du cahier.
‫C'est donc ce que fait cette petite fonction magique avec ce signe de pourcentage là.
‫Et puis nous voulons importer des modèles pour Skyline ou ligne psychique, également connu sous le nom d'Escalon.
‫Vous êtes sur le point de le voir dans une seconde.
‫Donc, à partir d'Escalon, nous voulons un modèle linéaire, une régression logistique d'importation.
‫Maintenant, si vous vous demandez d'où viennent ces modèles, rappelez-vous, nous avons une carte de modèle d'apprentissage cyclique.
‫Choisir la bonne estimation, Estamira.
‫Merveilleux.
‫Nous suivons donc cela dans une section précédente, nous travaillons sur un problème de classification, nous
‫n'allons donc importer que des modèles de classification.
‫Donc depuis les voisins d'Escalon, nous allons également importer un autre modèle ici.
‫Donc classificateur Canibus, et vous vous
‫souvenez de celui-ci quelque part, vous n'avez peut-être pas vu les deux premiers, mais ce n'est pas grave, nous
‫en reparlerons quand il s'agira de ça.
‫Classificateur de forêt aléatoire.
‫Nous avons vu celui-là.
‫Et puis nous allons passer à l'évaluation des modèles.
‫Nous allons passer de Escalon, dot model, selection, import, train, test split, cela va nous aider à diviser
‫nos données en formation et tests.
‫Nous importerons également Crossville Skold d'ici.
‫Maintenant, si vous vous demandez comment je sais que tout cela est dû au fait que j'ai eu un peu
‫de pratique, et si vous regardez cela, sainte bonté, il y a beaucoup de choses importantes à vous rappeler que vous aimez.
‫C'est ce que je dis.
‫Je suis d'accord avec toi.
‫L'apprentissage automatique est un domaine très vaste et il existe de nombreuses façons de faire des choses similaires.
‫Mais après quelques exercices pratiques, comme ce que nous vivons actuellement, vous commencerez à devenir un peu
‫plus familier.
‫Et encore une fois, ce n'est pas pressé.
‫Je dois encore chercher des choses.
‫Donc j'ai fait ça sur des lignes séparées, ces deux-là, j'aurais pu les faire sur la même ligne parce qu'ils viennent du
‫même module, mais juste pour que ça reste un peu rangé, un petit peu.
‫Pythonic, nous voulons aller ici de Learned Metrics, Import Confusion, Matrix Classification Report, qu'ils connaissent
‫peut-être de la section d'évaluation de la section cyclone.
‫Nous allons ici importer.
‫Nous voulons avoir une école de précision parce que nous pensons dans notre tête qu'il s'agit d'un problème de classification.
‫Quelles métriques pouvons-nous utiliser pour évaluer les modèles de classification si un score de Escalon Metrics Import Plot est OK parce que
‫nous voulons ratisser ?
‫Eh bien, vous regardez peut-être ça.
‫Et Daniel, c'est beaucoup de choses et c'est vraiment le cas.
‫Il s'agit de 21 lignes d'imports, moins quelques commentaires, mais ce sont les outils dont nous allons avoir besoin.
‫Donc, si nous revenons ici, nous aurons peut-être encore besoin de plus.
‫J'en ai peut-être manqué, mais c'est un peu ce que vous verrez au début d'un cahier, car une fois que
‫vous l'avez configuré, nous voulons les aborder et nous voulons minimiser notre temps entre les expériences.
‫C'est pourquoi nous préparons tout notre outillage au plus haut niveau afin de pouvoir mettre la main sur la main dès
‫que possible.
‫Nous avons donc des sacoches, nous avons matplotlib, nous avons numpty, nous travaillons avec de l'énergie dans
‫un cahier dans notre environnement Kondor.
‫Nous avons la deuxième ligne et maintenant nous allons travailler sur la section d'analyse des données.
‫Cela signifie donc essentiellement importer les données, les examiner et essayer de devenir nous-mêmes un expert en la matière, ce
‫qui est juste quelqu'un qui connaît les données comme un mot sophistiqué pour quelqu'un qui connaît les
‫données.
‫C'est ce que nous essayons de faire dans ces trois étapes ici.
‫Alors sans plus tarder, appuyons sur Maj et entrez importer nos outils.
‫Croisons les doigts, si nous avons configuré notre environnement pour qu'il fonctionne, ils devraient tous être importés correctement.
‫Qu'est-ce qu'on obtient ici ?
‫Quelque chose ne va pas?
‫Erreur d'exécution, MPU, changement de taille de funk peut indiquer une incompatibilité binaire attendue un neuf deux de C et je suis
‫arrivé à 16 de l'objet Pae.
‫En fait, je n'ai jamais vu cette erreur auparavant.
‫C'est donc là que vous tombez, n'est-ce pas ?
‫Ce genre de choses, même après avoir eu une certaine expérience, vous rencontrez ces choses, cet avertissement.
‫Nous attendons donc juste de nous assurer que cette cellule fonctionne pleinement.
‫Il nous a déjà donné un avertissement.
‫Nous recevons un autre avertissement.
‫C'est parti, MPLX, l'Ufuk.
‫Maintenant, nous pourrions laisser cette cellule s'épuiser, car en finnois cela va prendre un peu de temps.
‫Arguments méconnus.
‫Ah, peut-être que je ne peux pas dire que cela doit aller au-dessus ici.
‫On y va.
‫Cela importera-t-il ?
‫Oui, ça devrait.
‫Et maintenant, nous ne recevons aucun avertissement, hein ?
‫C'est intéressant.
‫Eh bien, c'est une surprise que vous obtenez au quotidien, en travaillant avec différents codes d'apprentissage automatique et
‫différents codes en général.
‫Il fait parfois des choses auxquelles on ne s'attend pas vraiment.
‫Et donc cet avertissement a disparu.
‫Si cela revient à l'avenir, nous nous en occuperons probablement à ce moment-là.
‫Mais pour l'instant, supposons que nous avons nos outils prêts maintenant.
‫Nous pouvons commencer à les appliquer.