‫Bem vindo de volta.
‫Enquanto você estava entre o último vídeo e este, eu meio que arrumei este dicionário de dados aqui, então
‫parece um pouco melhor agora.
‫E não se preocupe, você terá uma cópia disso na seção de recursos.
‫Então você não vai perder nada.
‫Mas exatamente de onde paramos, falamos sobre recursos, que é a etapa quatro do pipeline de aprendizado de máquina que estamos usando ou do
‫pipeline de modelagem de aprendizado de máquina que estamos usando.
‫E é aqui que você obtém informações diferentes sobre cada um dos recursos de seus dados.
‫Você pode fazer isso fazendo suas próprias pesquisas, pesquisadores, fazendo sua própria pesquisa, como olhar os
‫links acima.
‫Isso é o que eu fiz aqui para meio que arrumar isso, lendo entre essas informações aqui.
‫Portanto, atribua informações, bem como a página da Web do conjunto de dados Ukai.
‫Se você passar por aqui, aqui estão todos os 76 atributos.
‫Mas, realisticamente, usamos apenas 14, portanto, apenas 14 atributos usados.
‫E é isso que esse dicionário de dados é.
‫Basicamente, um dicionário de dados apenas informa sobre os dados nos quais você está trabalhando.
‫Maravilhoso.
‫E agora, onde estamos indo se verificarmos novamente?
‫Nós trabalhamos com um, dois, três, quatro, mas realmente? Nós meio que
‫pensamos, então agora é hora de aplicar as ferramentas que vimos nesta seção direito agora nesta seção
‫de análise de dados.
‫Então vamos fazer isso.
‫Vamos preparar nossas ferramentas.
‫Então você cria um título aqui, preparando as ferramentas.
‫Usaremos Pandas matplotlib e Naoum Pi para análise e manipulação de dados.
‫Maravilhoso.
‫E assim, no início de cada bloco de notas, o que você pode fazer é importar.
‫Isso é o que você provavelmente verá na natureza é um grande pedaço ou uma grande célula de Jupitus.
‫Importando todas as ferramentas diferentes de uma vez, você não precisa necessariamente fazer isso dessa forma, mas é uma
‫espécie de padrão do setor fazê-lo dessa forma.
‫Então, vamos ver como ficaria, importe todas as ferramentas de que precisamos.
‫Então, o que podemos fazer é criar alguns subtítulos aqui.
‫Assim, ao trabalharmos nesse processo passo a passo, teremos todas as ferramentas de que precisamos.
‫E agora, novamente, um projeto pode não começar assim.
‫Só estou fazendo assim porque é isso que você verá.
‫Todo esse tipo de projeto acabado.
‫O que você faz com mais regularidade é como vimos trabalhando com isso no passado, é apenas importar uma
‫ferramenta conforme você precisa.
‫Então, quando você vir este grande bloco de código que estou prestes a digitar com todas as importações e todas as
‫ferramentas diferentes e outros enfeites, você pode olhar para ele e ir, meu Deus, não tenho certeza do que está
‫acontecendo com tudo lá, mas tudo bem.
‫O que você fará é porque você tem a estrutura, agora você tem isso e vimos diferentes maneiras
‫de aplicar ferramentas diferentes.
‫Você estará bastante familiarizado com todas as funcionalidades que veremos aqui.
‫E se não, tudo bem.
‫Você sabe onde procurar e onde obter ajuda.
‫Então vamos fazer isso vai normal a. D. A e bibliotecas pesadas.
‫É aqui que vamos importar agora.
‫MPRDA significa análise exploratória de dados, aliás, bom aprender a não falar em siglas onde código é
‫como encurtar tudo tão importante.
‫Nonpoint as enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot como pay-out asfalting.
‫Vamos Danielle importar Seabourne como S. UMA. S ..
‫Portanto, Seabourne se lembra apenas daquela biblioteca laboriosa construída em cima do matplotlib.
‫Matplotlib é a biblioteca base do Ploning que iremos usar.
‫Então, vamos fazer matplotlib em linha porque.
‫Queremos que nossos gráficos apareçam dentro do caderno.
‫Então é isso que esta pequena função mágica faz com aquele sinal de porcentagem ali.
‫E depois queremos importar modelos para a linha Skyline ou psíquica, também conhecida como Escalon.
‫Você está prestes a ver isso em um segundo.
‫Então, de Escalon, queremos um modelo linear, importação de regressão logística.
‫Agora, se você está se perguntando de onde vieram esses modelos, lembre-se, temos um mapa de modelo de aprendizado cíclico.
‫Escolhendo o orçamento certo, Estamira.
‫Maravilhoso.
‫Seguimos isso em uma seção anterior, estamos trabalhando em um problema de classificação,
‫portanto, apenas importaremos modelos de classificação.
‫Então, dos vizinhos de Escalon, também vamos importar outro modelo aqui.
‫Então, classificador Canibus, e você
‫se lembra deste em algum lugar, você pode não ter visto os dois primeiros, mas tudo bem, vamos
‫falar sobre eles quando chegar a hora.
‫Classificador de floresta aleatório.
‫Nós vimos aquele.
‫E então vamos fazer a avaliação do modelo.
‫Vamos passar de Escalon, modelo de ponto, seleção, importação, treinamento, divisão de teste, isso vai nos ajudar a dividir
‫nossos dados em treinamento e testes.
‫Também importaremos Crossville Skold daqui.
‫Agora, se você está se perguntando como eu sei de tudo isso é porque tenho um pouco de
‫prática, e se você está olhando para isso, meu Deus, há muitas coisas importantes para lembrar de que você gosta.
‫É isso que eu estou dizendo.
‫Eu estou concordando com você
‫O aprendizado de máquina é um campo muito amplo e há muitas maneiras diferentes de fazer coisas semelhantes.
‫Mas depois de um pouco de prática, como o que estamos passando agora, você começará a se familiarizar com um
‫pouco mais.
‫E, novamente, sem pressa.
‫Eu ainda tenho que procurar coisas.
‫Então, eu fiz isso em linhas separadas, essas duas, eu poderia ter feito na mesma linha porque são do
‫mesmo módulo, mas só para mantê-lo um pouco arrumado, um pouco.
‫Pythonic, queremos ir aqui de Métricas aprendidas, Confusão de importação, Relatório de classificação de matriz, que eles
‫podem estar familiarizados na seção de avaliação da seção de ciclone.
‫Vamos aqui importar.
‫Queremos obter a escola de precisão porque pensamos em nossa cabeça que isso é um problema de classificação.
‫Que métricas podemos usar para avaliar os modelos de classificação se uma pontuação do Escalon Metrics Import Plot estiver
‫OK porque queremos rakove?
‫Bem, você pode estar olhando para isso.
‫E Daniel, isso é um monte de coisas e realmente é.
‫São 21 linhas de importação, sem alguns comentários, mas essas são as ferramentas de que precisaremos.
‫Portanto, se voltarmos aqui, talvez ainda precisemos de mais.
‫Posso ter esquecido alguns, mas isso é mais ou menos o que você verá no início de um bloco
‫de notas porque, depois de configurá-lo, queremos abordá-los e minimizar nosso tempo entre os experimentos.
‫É por isso que estamos preparando todas as nossas ferramentas no topo para que possamos colocar as mãos em ação o mais
‫rápido possível.
‫Então temos cestos, temos matplotlib, temos numpty, estamos trabalhando com energia em um
‫notebook em nosso ambiente Kondor.
‫Temos a segunda linha e agora vamos trabalhar na seção de análise de dados.
‫Isso significa basicamente importar os dados, dar uma olhada neles e tentar nos tornar um especialista no assunto, que
‫é apenas alguém que conhece os dados como uma palavra bonita para quem conhece os
‫dados.
‫Isso é o que estamos tentando fazer nestas três etapas aqui.
‫Então, sem mais delongas, vamos clicar em shift e inserir import our tools.
‫Dedos cruzados, se nós configuramos nosso ambiente para funcionar, eles devem importar corretamente.
‫O que estamos recebendo aqui?
‫Algo errado?
‫Erro de tempo de execução, MPU, alteração de tamanho do funk pode indicar incompatibilidade binária esperada um nove dois de C e
‫eu peguei 16 do objeto Pae.
‫Na verdade, nunca vi esse erro antes.
‫Então é aqui que você se depara, certo?
‫Esse tipo de coisa, mesmo depois de você ter alguma experiência, você se depara com essas coisas, com esse aviso.
‫Portanto, estamos apenas esperando para ter certeza de que esta célula funciona totalmente.
‫Já nos deu um aviso.
‫Estamos recebendo outro aviso.
‫Aqui vamos nós, MPLX, o Ufuk.
‫Agora, podemos deixar essa célula esgotar, pois em finlandês isso vai demorar um pouco.
‫Argumentos não reconhecidos.
‫Ah, talvez eu não possa colocar isso aqui em cima.
‫Aqui vamos nós.
‫Isso vai importar?
‫Sim, deveria.
‫E agora não estamos recebendo avisos, hein?
‫Isso é interessante.
‫Bem, isso é uma surpresa que você obtém no dia a dia, trabalhando com diferentes códigos de aprendizado de máquina
‫e diferentes códigos em geral.
‫Às vezes, faz coisas que você realmente não espera.
‫E então esse aviso foi embora.
‫Se voltar no futuro, provavelmente vamos cuidar disso.
‫Mas, por enquanto, vamos supor que temos nossas ferramentas prontas agora.
‫Podemos começar a aplicá-los.