‫Willkommen zurück.
‫Während Sie also zwischen dem letzten Video und diesem weg waren, habe ich dieses Datenwörterbuch hier irgendwie aufgeräumt, damit
‫es jetzt etwas besser aussieht.
‫Und keine Sorge, Sie finden eine Kopie davon im Abschnitt Ressourcen.
‫So verpassen Sie nichts.
‫Aber genau dort, wo wir aufgehört haben, haben wir über Funktionen gesprochen, die den vierten Schritt in der von uns
‫verwendeten Machine-Learning-Pipeline oder der von uns verwendeten Machine-Learning-Modellierungspipeline darstellen.
‫Und hier erhalten Sie unterschiedliche Informationen zu den einzelnen Funktionen in Ihren Daten.
‫Sie können dies tun, indem Sie Ihre eigenen Recherchen durchführen, Forscher, indem Sie Ihre eigenen Recherchen durchführen, z. B. indem Sie sich die
‫obigen Links ansehen.
‫Das ist, was ich hier getan habe, um das irgendwie aufzuräumen, indem ich zwischen diesen Informationen hier gelesen habe.
‫Also Attributinformationen sowie Ukai-Datensatz-Webseite.
‫Wenn Sie hier durchgehen, sind hier alle 76 Attribute.
‫Aber realistischerweise haben wir nur 14 verwendet, also nur 14 Attribute.
‫Und genau das ist dieses Datenwörterbuch.
‫Ein Datenwörterbuch informiert Sie also im Grunde nur über die Daten, an denen Sie arbeiten.
‫Wunderbar.
‫Und wo stehen wir jetzt, wenn wir noch einmal vorbeischauen?
‫Wir haben eins, zwei, drei, vier durchgearbeitet, aber wir haben es wirklich so gemacht, wir haben es
‫nur in Gedanken gemacht, also ist es jetzt an der Zeit, die Werkzeuge, die wir durchgegangen sind, in diesem Abschnitt richtig anzuwenden jetzt
‫in diesem Abschnitt zur Datenanalyse.
‫Also machen wir das.
‫Machen wir unsere Werkzeuge bereit.
‫Sie erstellen hier also eine Überschrift und bereiten die Werkzeuge vor.
‫Wir werden Pandas matplotlib und Naoum Pi für die Datenanalyse und -manipulation verwenden.
‫Wunderbar.
‫Und so können Sie am Anfang jedes Notebooks importieren.
‫Dies ist, was Sie wahrscheinlich in freier Wildbahn sehen werden, ein großer Brocken oder eine große Jupituszelle.
‫Wenn Sie alle verschiedenen Tools auf einmal importieren, müssen Sie dies nicht unbedingt auf diese Weise tun, aber es ist eine
‫Art Industriestandard, dies auf diese Weise zu tun.
‫Mal sehen, wie das aussehen würde, importieren Sie alle Tools, die wir brauchen.
‫Was wir also tun könnten, ist hier ein paar Zwischenüberschriften zu machen.
‫Auf diese Weise haben wir, wenn wir diesen Schritt für Schritt durcharbeiten, alle Werkzeuge, die wir
‫brauchen.
‫Und auch jetzt könnte ein Projekt nicht so beginnen.
‫Ich mache es nur so, weil Sie das sehen werden.
‫All diese Art von abgeschlossenem Projekt.
‫Was Sie häufiger tun, ist, wie wir in der Vergangenheit damit gearbeitet haben, einfach ein Werkzeug zu importieren,
‫wie Sie es benötigen.
‫Wenn Sie also diesen großen Codeblock sehen, den ich mit all den Importen und all den verschiedenen Tools und so weiter
‫eingeben werde, könnten Sie ihn sich ansehen und gehen, heilige Güte, ich bin mir nicht sicher, was mit all dem
‫los ist. aber das ist in Ordnung.
‫Was Sie tun werden, ist, weil Sie jetzt das Framework haben, das Sie haben, und wir haben verschiedene Möglichkeiten
‫gesehen, unterschiedliche Tools anzuwenden.
‫Sie werden mit all den Funktionen, die wir hier durchgehen, ziemlich vertraut sein.
‫Und wenn nicht, ist das vollkommen in Ordnung.
‫Sie wissen, wo Sie suchen müssen und wissen, wo Sie Hilfe bekommen.
‫Also lassen Sie uns dies tun, wird regelmäßig a. D. A und schleppende Bibliotheken.
‫Hier werden wir jetzt importieren.
‫MPRDA steht übrigens für explorative Datenanalyse, gut um zu lernen, nicht in Akronymen zu reden, wo Code
‫alles so Wichtige abkürzen möchte.
‫Nonpoint as enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot as pay-out asphalting.
‫Komm schon, Danielle importiert Seabourne als S. A. S..
‫Seabourne erinnert sich also nur an den mühsamen Bibliotheksaufbau auf Matplotlib.
‫Matplotlib ist die Basisbibliothek von Ploning, die wir verwenden werden.
‫Also werden wir matplotlib in der Reihe machen, weil.
‫Wir möchten, dass unsere Plots im Notebook erscheinen.
‫Das ist es also, was diese kleine magische Funktion mit diesem Prozentzeichen dort macht.
‫Und dann wollen wir Modelle für Skyline oder Psychic Line, auch bekannt als Escalon, importieren.
‫Das wirst du gleich sehen.
‫Von Escalon wollen wir also ein lineares Modell, das die logistische Regression importiert.
‫Wenn Sie sich jetzt fragen, woher diese Modelle stammen, denken Sie daran, dass wir eine zyklische Lernmodellkarte haben.
‫Die Wahl des richtigen Kostenvoranschlags, Estamira.
‫Wunderbar.
‫Wir folgen dem in einem vorherigen Abschnitt, wir arbeiten an einem Klassifizierungsproblem,
‫also importieren wir nur Klassifizierungsmodelle.
‫Von Escalon-Nachbarn werden wir hier also auch ein weiteres Modell importieren.
‫Also Canibus-Klassifikator, und Sie erinnern
‫sich irgendwo an diesen, vielleicht haben Sie die ersten beiden nicht gesehen, aber das ist in Ordnung, wir
‫werden darüber reden, wenn es darum geht.
‫Zufälliger Waldklassifizierer.
‫Das haben wir gesehen.
‫Und dann gehen wir zur Modellbewertung.
‫Wir gehen von Escalon, Punktmodell, Auswahl, Import, Training, Testaufteilung aus. Dies wird uns helfen, unsere Daten
‫in Training und Tests aufzuteilen.
‫Von hier aus importieren wir auch Crossville Skold.
‫Nun, wenn Sie sich fragen, woher ich das weiß, weil ich etwas Übung hatte, und
‫wenn Sie sich diese gehende, heilige Güte ansehen, gibt es viele wichtige Dinge, die Sie mögen.
‫Sag ich doch.
‫Ich stimme dir zu.
‫Das maschinelle Lernen ist ein sehr weites Feld und es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, ähnliche Dinge zu tun.
‫Aber nach einigen praktischen Übungen, wie wir sie gerade durchmachen, werden Sie sich ein wenig
‫vertrauter machen.
‫Und wieder ist es keine Eile.
‫Ich muss noch Sachen nachschlagen.
‫Also habe ich das in getrennten Zeilen gemacht, diese beiden, ich hätte sie in derselben Zeile machen können, weil sie aus demselben
‫Modul stammen, aber nur um es ein bisschen ordentlich zu halten, ein bisschen.
‫Pythonic, wir wollen hier von Learned Metrics, Import Confusion, Matrix Classification Report, die sie
‫vielleicht aus dem Evaluierungsabschnitt des Zyklonabschnitts kennen, gehen.
‫Wir gehen hier importieren.
‫Wir wollen eine Präzisionsschule, weil wir in unserem Kopf denken, dass dies ein Klassifikationsproblem ist.
‫Welche Metriken können wir verwenden, um Klassifizierungsmodelle zu bewerten, wenn eine Punktzahl aus dem Escalon Metrics Import Plot in Ordnung ist,
‫weil wir rakove wollen?
‫Nun, das siehst du dir vielleicht an.
‫Und Daniel, das ist eine Menge Zeug und das ist es wirklich.
‫Dies sind 21 Importzeilen, abzüglich einiger Kommentare, aber dies sind die Tools, die wir brauchen werden.
‫Wenn wir also hierher zurückkommen, brauchen wir vielleicht noch mehr.
‫Ich habe vielleicht einiges übersehen, aber das ist etwas, was Sie am Anfang eines Notebooks sehen werden, weil wir, sobald
‫Sie es eingerichtet haben, an diese herangehen und unsere Zeit zwischen den Experimenten minimieren möchten.
‫Deshalb bereiten wir alle unsere Werkzeuge ganz oben vor, damit wir so schnell wie möglich Hand
‫anlegen können.
‫Wir haben also Packtaschen, wir haben matplotlib, wir haben numpty, wir arbeiten mit Energie in
‫einem Notebook in unserer Kondor-Umgebung.
‫Wir haben Second-line und arbeiten jetzt den Abschnitt zur Datenanalyse durch.
‫Das bedeutet also im Grunde, die Daten zu importieren, sie sich anzusehen und zu versuchen, selbst ein Fachexperte zu werden, der nur
‫jemand ist, der sich mit den Daten auskennt, wie ein schickes Wort für jemanden, der sich mit den
‫Daten auskennt.
‫Das ist es, was wir hier in diesen drei Schritten versuchen.
‫Drücken wir also ohne weiteres die Umschalttaste und geben Sie unsere Tools importieren ein.
‫Daumen drücken, wenn wir unsere Umgebung so eingerichtet haben, dass sie funktioniert, sollten sie alle korrekt importiert werden.
‫Was bekommen wir hier?
‫Etwas stimmt nicht?
‫Laufzeitfehler, MPU, Änderung der Funkgröße können auf binäre Inkompatibilität hinweisen, die von C erwartet wurde, und ich
‫habe 16 vom Pae-Objekt erhalten.
‫Ich habe diesen Fehler tatsächlich noch nie gesehen.
‫Hier stoßen Sie also auf, oder?
‫Diese Art von Dingen, selbst nachdem Sie einige Erfahrung gemacht haben, stoßen Sie auf diese Dinge, diese Warnung.
‫Wir warten also nur darauf, sicherzustellen, dass diese Zelle vollständig funktioniert.
‫Es hat uns bereits eine Warnung gegeben.
‫Wir bekommen eine weitere Warnung.
‫Los geht's, MPLX, das Ufuk.
‫Jetzt könnten wir diese Zelle auslaufen lassen, da es auf Finnisch eine Weile dauern wird.
‫Unbekannte Argumente.
‫Ah, vielleicht kann ich das hier nicht weiter oben schreiben.
‫Na, bitte.
‫Wird das importiert?
‫Ja, es sollte.
‫Und jetzt bekommen wir keine Warnungen, oder?
‫Das ist interessant.
‫Nun, das ist eine Überraschung, die Sie von Tag zu Tag erleben, wenn Sie mit unterschiedlichem Machine-Learning-Code und
‫anderem Code im Allgemeinen arbeiten.
‫Es tut manchmal Dinge, die Sie nicht wirklich erwarten.
‫Und damit ist diese Warnung verschwunden.
‫Wenn es in Zukunft wiederkommt, werden wir uns wahrscheinlich dann darum kümmern.
‫Aber vorerst gehen wir davon aus, dass wir unsere Werkzeuge jetzt bereit haben.
‫Wir können mit der Anwendung beginnen.