‫Selamat datang kembali.
‫Jadi saat Anda berada di antara video terakhir dan yang ini, saya telah merapikan kamus data ini di sini, jadi
‫sekarang terlihat sedikit lebih baik.
‫Dan jangan khawatir, Anda akan memiliki salinannya di bagian sumber daya.
‫Jadi Anda tidak akan melewatkan apa pun.
‫Tetapi di bagian terakhir kami, kami berbicara tentang fitur, yang merupakan langkah keempat dalam alur pembelajaran mesin yang kami gunakan
‫atau saluran pemodelan pembelajaran mesin yang kami gunakan.
‫Dan di sinilah Anda mendapatkan informasi berbeda tentang setiap fitur dalam data Anda.
‫Anda dapat melakukan ini dengan melakukan penelitian Anda sendiri, peneliti, dengan melakukan penelitian Anda sendiri, seperti melihat tautan
‫di atas.
‫Itulah yang saya lakukan di sini untuk merapikannya, membaca di antara informasi ini di sini.
‫Jadi informasi atribut serta halaman Web kumpulan data Ukai.
‫Jika Anda melewati sini, inilah 76 atribut.
‫Tapi secara realistis, kami hanya menggunakan 14, jadi hanya 14 atribut yang digunakan.
‫Dan itulah kamus data ini.
‫Jadi pada dasarnya kamus data hanya memberi tahu Anda tentang data yang sedang Anda kerjakan.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang di mana kita sampai jika kita memeriksa kembali?
‫Kami telah mengerjakan satu, dua, tiga, empat, tetapi apakah kami benar-benar jadi kami baru saja
‫melakukannya dalam pemikiran jadi sekarang saatnya untuk menerapkan alat yang telah kami lalui ke bagian ini dengan benar sekarang di
‫bagian analisis data ini.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Ayo siapkan alat kita.
‫Jadi Anda membuat judul di sini, menyiapkan alat.
‫Kita akan menggunakan Pandas matplotlib dan Naoum Pi untuk analisis dan manipulasi data.
‫Luar biasa.
‫Jadi di awal setiap buku catatan, yang mungkin Anda lakukan adalah mengimpor.
‫Inilah yang mungkin akan Anda lihat di alam liar adalah bongkahan besar atau satu sel Jupitus besar.
‫Mengimpor semua alat yang berbeda sekaligus, Anda tidak perlu melakukannya dengan cara ini, tetapi ini semacam standar
‫industri untuk melakukannya dengan cara ini.
‫Jadi mari kita lihat seperti apa bentuknya, impor semua alat yang kita butuhkan.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah membuat subjudul kecil di sini.
‫Jadi, saat kami mengerjakan proses langkah demi langkah ini, kami memiliki semua alat yang kami
‫butuhkan.
‫Dan sekarang, sekali lagi, sebuah proyek mungkin tidak dimulai seperti ini.
‫Saya hanya melakukannya dengan cara ini karena inilah yang akan Anda lihat.
‫Semua proyek selesai semacam ini.
‫Apa yang lebih sering Anda lakukan adalah bagaimana kami bekerja dengannya di masa lalu, hanya mengimpor
‫alat yang Anda butuhkan.
‫Jadi ketika Anda melihat blok kode besar yang akan saya ketik dengan semua impor dan semua alat yang berbeda
‫dan yang lainnya, Anda mungkin melihatnya dan pergi, ya ampun, saya tidak yakin apa yang terjadi dengan semua
‫yang ada di sana, tapi tidak apa-apa.
‫Apa yang akan Anda lakukan adalah karena Anda memiliki kerangka kerja, sekarang Anda memilikinya dan kami telah melihat berbagai cara untuk
‫menerapkan perkakas yang berbeda.
‫Anda akan cukup familiar dengan semua fungsi yang kita lalui di sini.
‫Dan jika tidak, tidak apa-apa.
‫Anda tahu ke mana harus mencari dan Anda tahu di mana mendapatkan bantuan.
‫Jadi mari kita lakukan ini akan menjadi biasa a. D. A dan perpustakaan yang lamban.
‫Di sinilah kita akan mengimpor sekarang.
‫MPRDA singkatan dari analisis data eksplorasi, omong-omong, bagus untuk belajar tidak berbicara dalam akronim di mana kode seperti mempersingkat
‫segala sesuatu yang begitu penting.
‫Nonpoint as enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot as pay-out asphalting.
‫Ayo Danielle mengimpor Seabourne sebagai S. SEBUAH. S..
‫Jadi Seabourne hanya ingat bahwa perpustakaan yang lamban dibangun di atas matplotlib.
‫Matplotlib adalah pustaka Ploning dasar yang akan kita gunakan.
‫Jadi kita akan melakukan matplotlib sejalan karena.
‫Kami ingin plot kami muncul di dalam buku catatan.
‫Jadi inilah yang dilakukan fungsi ajaib kecil ini dengan tanda persentase di sana.
‫Dan kemudian kami ingin mengimpor model untuk Skyline atau garis psikis, juga dikenal sebagai Escalon.
‫Anda akan segera melihatnya.
‫Jadi dari Escalon, kami ingin model linier, regresi logistik impor.
‫Sekarang, jika Anda bertanya-tanya dari mana model ini berasal, ingat, kita punya peta model pembelajaran siklik.
‫Memilih perkiraan yang tepat, Estamira.
‫Luar biasa.
‫Jadi kita mengikuti ini di bagian sebelumnya, kita sedang mengerjakan masalah klasifikasi, jadi
‫kita hanya akan mengimpor model klasifikasi.
‫Jadi dari tetangga Escalon, kami juga akan mengimpor model lain di sini.
‫Jadi pengklasifikasi Canibus, dan Anda
‫ingat yang satu ini di suatu tempat, Anda mungkin belum pernah melihat dua yang pertama, tapi tidak
‫apa-apa, kita akan membicarakannya saat itu.
‫Pengklasifikasi hutan acak.
‫Kami telah melihat yang itu.
‫Dan kemudian kita akan pergi ke evaluasi model.
‫Kita akan beralih dari Escalon, model titik, pemilihan, impor, pelatihan, pemisahan pengujian, ini akan membantu kita membagi
‫data menjadi pelatihan dan pengujian.
‫Kami juga akan mengimpor Crossville Skold dari sini.
‫Sekarang, jika Anda bertanya-tanya bagaimana saya tahu semua ini karena saya telah berlatih, dan
‫jika Anda melihat ini terjadi, ya ampun, ada banyak hal penting untuk diingat yang Anda sukai.
‫Itulah yang saya katakan.
‫Saya setuju dengan Anda.
‫Pembelajaran mesin adalah bidang yang sangat luas dan ada banyak cara berbeda untuk melakukan hal serupa.
‫Tetapi setelah beberapa latihan Langsung, seperti yang kita alami sekarang, Anda akan mulai sedikit lebih
‫akrab.
‫Dan sekali lagi, tidak terburu-buru.
‫Saya masih harus mencari sesuatu.
‫Jadi saya telah melakukan ini pada baris yang terpisah, keduanya, saya dapat melakukannya pada baris yang sama karena mereka
‫berasal dari modul yang sama, tetapi hanya untuk menjaganya tetap rapi, sedikit.
‫Pythonic, kami ingin pergi ke sini dari Metrik yang Dipelajari, Kebingungan Impor, Laporan Klasifikasi Matriks,
‫yang mungkin mereka kenal dari bagian evaluasi bagian siklon.
‫Kami pergi di sini impor.
‫Kami ingin mendapatkan sekolah presisi karena kami berpikir di kepala kami ini adalah masalah klasifikasi.
‫Metrik apa yang bisa kita gunakan untuk mengevaluasi model klasifikasi jika satu skor dari Escalon Metrics Import Plot OK
‫karena kita ingin rakove?
‫Nah, Anda mungkin melihat itu.
‫Dan Daniel, itu banyak hal dan memang begitu.
‫Ini adalah 21 baris impor, dikurangi beberapa komentar, tetapi ini adalah alat yang akan kita perlukan.
‫Jadi jika kita kembali ke sini, kita mungkin masih membutuhkan lebih banyak lagi.
‫Saya mungkin melewatkan beberapa, tapi ini yang akan Anda lihat di awal buku catatan karena setelah Anda menyiapkannya,
‫kami ingin mendekati ini dan kami ingin meminimalkan waktu kami di antara eksperimen.
‫Jadi itulah mengapa kami menyiapkan semua perkakas kami tepat di atas sehingga kami bisa mendapatkannya sesegera
‫mungkin.
‫Jadi kita punya pannier, kita punya matplotlib, kita punya numpty, kita bekerja dengan energi di
‫notebook di lingkungan Kondor kita.
‫Kami memiliki baris kedua dan sekarang kami akan mengerjakan bagian analisis data.
‫Jadi itu pada dasarnya berarti mengimpor data, melihatnya dan mencoba menjadi ahli materi pelajaran, yang hanya
‫seseorang yang tahu tentang data seperti kata mewah untuk seseorang yang tahu tentang
‫data.
‫Itulah yang kami coba lakukan dalam tiga langkah di sini.
‫Jadi tanpa basa-basi lagi, mari kita tekan shift dan masuk ke import tools kita.
‫Semoga saja, jika kita telah mengatur lingkungan kita untuk bekerja, semuanya harus diimpor dengan benar.
‫Apa yang kita dapatkan di sini?
‫Sesuatu yang salah?
‫Kesalahan runtime, MPU, perubahan ukuran funk dapat menunjukkan ketidakcocokan biner yang diharapkan satu sembilan dua dari C dan saya
‫mendapatkan 16 dari objek Pae.
‫Saya sebenarnya belum pernah melihat kesalahan itu sebelumnya.
‫Jadi ini adalah di mana Anda menemukan, kan?
‫Hal-hal semacam ini, bahkan setelah Anda memiliki beberapa pengalaman, Anda menemukan hal-hal ini, peringatan ini.
‫Jadi kami hanya menunggu untuk memastikan bahwa sel ini berjalan sepenuhnya.
‫Itu sudah memberi kita peringatan.
‫Kami mendapat peringatan lain.
‫Ini dia, MPLX, Ufuknya.
‫Sekarang, kita mungkin membiarkan sel ini habis, karena dalam bahasa Finlandia akan memakan waktu cukup lama.
‫Argumen yang tidak diakui.
‫Ah, mungkin saya tidak bisa menempatkan ini perlu di atas sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Apakah ini akan diimpor?
‫Ya, seharusnya.
‫Dan sekarang kita tidak mendapat peringatan, ya?
‫Itu menarik.
‫Nah, itu kejutan yang Anda dapatkan dari hari ke hari, bekerja dengan kode pembelajaran mesin yang berbeda dan
‫kode yang berbeda secara umum.
‫Terkadang ia melakukan hal-hal yang tidak benar-benar Anda harapkan.
‫Dan peringatan itu telah hilang.
‫Jika itu kembali di masa depan, kami mungkin akan menanganinya saat itu.
‫Tapi untuk saat ini akan diasumsikan bahwa kita sudah menyiapkan alat kita sekarang.
‫Kita bisa mulai menerapkannya.