‫Ben tornato.
‫Quindi, mentre eri andato tra l'ultimo video e questo, ho riordinato questo dizionario di dati qui, quindi ora
‫sembra un po' meglio.
‫E non preoccuparti, ne avrai una copia nella sezione risorse.
‫Quindi non ti perderai nulla.
‫Ma proprio da dove eravamo rimasti, abbiamo parlato delle funzionalità, che è il quarto passaggio della pipeline di machine learning che stiamo utilizzando o
‫della pipeline di modellazione di machine learning che stiamo utilizzando.
‫Ed è qui che ottieni informazioni diverse su ciascuna delle funzionalità nei tuoi dati.
‫Puoi farlo facendo le tue ricerche, ricercatori, facendo le tue ricerche, ad esempio guardando i
‫link sopra.
‫Questo è quello che ho fatto qui per mettere in ordine questo, leggendo tra queste informazioni qui.
‫Quindi le informazioni sugli attributi e la pagina Web del set di dati Ukai.
‫Se passi da qui, ecco tutti i 76 attributi.
‫Ma realisticamente, ne abbiamo usati solo 14, quindi solo 14 attributi utilizzati.
‫Ed è questo che è questo dizionario di dati.
‫Quindi fondamentalmente un dizionario di dati ti dice solo sui dati su cui stai lavorando.
‫Meraviglioso.
‫E quindi ora a che punto siamo se controlliamo di nuovo?
‫Abbiamo lavorato su uno, due, tre, quattro, ma in realtà lo abbiamo fatto con il pensiero,
‫quindi ora è il momento di applicare gli strumenti che abbiamo utilizzato in questa sezione nel modo giusto ora in questa
‫sezione di analisi dei dati.
‫Quindi facciamolo.
‫Prepariamo i nostri strumenti.
‫Quindi crei un'intestazione qui, preparando gli strumenti.
‫Useremo Panda matplotlib e Naoum Pi per l'analisi e la manipolazione dei dati.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, all'inizio di ogni blocco appunti, ciò che potresti fare è importare.
‫Questo è ciò che probabilmente vedrai in natura è un grosso pezzo o una grande cellula di Jupitus.
‫Importando tutti i diversi strumenti contemporaneamente, non devi necessariamente farlo in questo modo, ma è una specie di
‫standard del settore farlo in questo modo.
‫Quindi vediamo come sarebbe, importare tutti gli strumenti di cui abbiamo bisogno.
‫Quindi quello che potremmo fare è creare un piccolo sottotitolo qui.
‫In questo modo, quando lavoriamo attraverso questo processo passo dopo passo, abbiamo tutti gli strumenti di cui abbiamo
‫bisogno.
‫E ora, di nuovo, un progetto potrebbe non iniziare in questo modo.
‫Lo sto facendo solo in questo modo perché questo è quello che vedrai.
‫Tutto questo tipo di progetto finito.
‫Quello che fai più regolarmente è il modo in cui ci abbiamo lavorato in passato è semplicemente importare uno
‫strumento quando ne hai bisogno.
‫Quindi quando vedi questo grosso blocco di codice che sto per digitare con tutte le importazioni e tutti
‫i diversi strumenti e quant'altro, potresti guardarlo e andare, santo cielo, non sono sicuro di cosa stia
‫succedendo con tutto lì, ma va bene.
‫Quello che farai è perché hai il framework ora che hai questo e abbiamo visto diversi modi in cui
‫possiamo applicare strumenti diversi.
‫Avrai familiarità con tutte le funzionalità che stiamo esaminando qui.
‫E se no, va benissimo.
‫Sai dove cercare e sai dove trovare aiuto.
‫Quindi facciamo questo andrà regolarmente a. D. A e biblioteche faticose.
‫Ecco dove importeremo ora.
‫MPRDA sta per analisi esplorativa dei dati, tra l'altro, buono per imparare a non parlare con acronimi in cui il codice è come
‫abbreviare tutto ciò che è così importante.
‫Nonpoint as enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot come pay-out asfaltatura.
‫Dai Danielle import Seabourne come S. UN. S..
‫Quindi Seabourne ricorda solo quella faticosa libreria costruita su matplotlib.
‫Matplotlib è la libreria di base Ploning che useremo.
‫Quindi faremo matplotlib in linea perché.
‫Vogliamo che i nostri grafici appaiano all'interno del taccuino.
‫Quindi questo è ciò che fa questa piccola funzione magica con quel segno di percentuale lì.
‫E poi vogliamo importare modelli per Skyline o linea psichica, conosciuti anche come Escalon.
‫Lo vedrai tra un secondo.
‫Quindi da Escalon, vogliamo un modello lineare, importare la regressione logistica.
‫Ora, se ti stai chiedendo da dove provengano questi modelli, ricorda che abbiamo una mappa del modello di apprendimento ciclico.
‫Scegliendo il giusto preventivo, Estamira.
‫Meraviglioso.
‫Quindi seguiamo questo in una sezione precedente, stiamo lavorando su un problema di
‫classificazione, quindi importeremo solo modelli di classificazione.
‫Quindi, dai vicini di Escalon, importeremo anche un altro modello qui.
‫Quindi il classificatore Canibus,
‫e te lo ricordi da qualche parte, potresti non aver visto i primi due, ma va
‫bene, ne parleremo quando ne parleremo.
‫Classificatore forestale casuale.
‫Abbiamo visto quello.
‫E poi andremo alla valutazione del modello.
‫Andremo da Escalon, modello a punti, selezione, importazione, addestramento, suddivisione del test, questo ci aiuterà a dividere i
‫nostri dati in addestramento e test.
‫Importeremo anche Crossville Skold da qui.
‫Ora, se ti stai chiedendo come so che tutto questo è perché ho fatto un po' di pratica,
‫e se stai guardando questo andare, santo cielo, ci sono un sacco di cose importanti da ricordare che ti piacciono.
‫È quello che sto dicendo.
‫Sono d'accordo con te.
‫L'apprendimento automatico è un campo molto ampio e ci sono molti modi diversi per fare cose simili.
‫Ma dopo un po' di pratica, come quella che stiamo affrontando ora, inizierai a familiarizzare
‫un po'.
‫E ancora, non c'è fretta.
‫Devo ancora cercare le cose.
‫Quindi l'ho fatto su righe separate, questi due, avrei potuto farli sulla stessa riga perché provengono dallo stesso
‫modulo, ma solo per tenerlo un po' in ordine, un po'.
‫Pythonic, vogliamo andare qui da Learned Metrics, Import Confusion, Matrix Classification Report, che potrebbero essere
‫familiari dalla sezione di valutazione della sezione del ciclone.
‫Andiamo qui import.
‫Vogliamo fare una scuola di precisione perché nella nostra testa pensiamo che questo sia un problema di classificazione.
‫Quali metriche possiamo utilizzare per valutare i modelli di classificazione se un punteggio di Escalon Metrics Import Plot è
‫OK perché vogliamo rakove?
‫Beh, potresti guardarlo.
‫E Daniel, sono tante cose e lo sono davvero.
‫Si tratta di 21 righe di importazione, meno alcuni commenti, ma questi sono gli strumenti di cui avremo bisogno.
‫Quindi, se torniamo qui, potremmo averne ancora bisogno.
‫Potrei aver perso alcuni, ma questo è un po' quello che vedrai all'inizio di un taccuino è perché una volta che lo
‫hai impostato, vogliamo avvicinarci a questi e vogliamo ridurre al minimo il nostro tempo tra gli esperimenti.
‫Ecco perché stiamo preparando tutti i nostri utensili proprio in cima in modo da poterci mettere le mani il
‫prima possibile.
‫Quindi abbiamo le borse laterali, abbiamo matplotlib, abbiamo numpty, stiamo lavorando con l'energia in un
‫taccuino nel nostro ambiente Kondor.
‫Abbiamo Second-line e ora lavoreremo attraverso la sezione di analisi dei dati.
‫Quindi questo significa fondamentalmente importare i dati, dargli un'occhiata e provare a diventare noi stessi un esperto in materia, che
‫è solo qualcuno che conosce i dati come una parola di fantasia per qualcuno che conosce i
‫dati.
‫Questo è ciò che stiamo cercando di fare in questi tre passaggi qui.
‫Quindi, senza ulteriori indugi, premiamo shift e inseriamo importa i nostri strumenti.
‫Incrociamo le dita, se abbiamo impostato il nostro ambiente per funzionare, dovrebbero essere importati correttamente.
‫Cosa stiamo ottenendo qui?
‫Qualcosa non va?
‫Errore di runtime, MPU, modifica della dimensione del funk possono indicare un'incompatibilità binaria prevista uno nove due da C e
‫sono arrivato a 16 dall'oggetto Pae.
‫In realtà non ho mai visto quell'errore prima.
‫Quindi è qui che ti imbatti, giusto?
‫Questo tipo di cose, anche dopo aver fatto un po' di esperienza, ti imbatti in queste cose, questo avvertimento.
‫Quindi stiamo solo aspettando di assicurarci che questa cella funzioni completamente.
‫Ci ha già dato un avvertimento.
‫Stiamo ricevendo un altro avvertimento.
‫Ci siamo, MPLX, l'Ufuk.
‫Ora, potremmo lasciare che questa cella si esaurisca, poiché in finlandese ci vorrà un po' di tempo.
‫Argomenti non riconosciuti.
‫Ah, forse non posso dire che questo deve andare qui sopra.
‫Ci siamo.
‫Questo importerà?
‫Sì, dovrebbe.
‫E ora non riceviamo avvisi, eh?
‫Interessante.
‫Bene, questa è una sorpresa che ti capita di giorno in giorno di lavorare, lavorando con diversi codici di machine learning
‫e codici diversi in generale.
‫A volte fa cose che non ti aspetti davvero.
‫E così quell'avvertimento è sparito.
‫Se dovesse tornare in futuro, probabilmente ce ne occuperemo allora.
‫Ma per ora presumeremo che abbiamo i nostri strumenti pronti ora.
‫Possiamo iniziare ad applicarli.