‫欢迎回来｡
‫在上一个视频和这个视频之间, 我整理了一下这个数据字典, 现在看起来好多了｡
‫不要担心, 您会在参考资料部分找到一份副本｡
‫所以你不会错过任何东西｡
‫但就在我们停下来的地方, 我们谈到了特性, 这是我们正在使用的机器学习管道或机器学习建模管道的第四步｡
‫在这里, 你可以得到关于数据中每个特征的不同信息｡
‫你可以通过做自己的研究者, 做自己的研究者, 比如看上面的链接｡
‫这就是我在这里所做的, 来整理这些信息之间的关系｡
‫所以属性信息和UCI数据一样设置网页｡
‫如果你看这里, 这里有所有76个属性, 但实际上我们只使用了14个, 所以只使用了14个属性｡
‫这就是这个数据字典｡
‫所以基本上, 数据字典只是告诉你你正在处理的数据｡
‫好极了｡
‫那么现在我们回头看看情况如何？
‫我们已经解决了一个, 两个, 三个, 四个｡
‫但我们真的做到了吗？
‫所以我们我们只是在想｡
‫现在是时候应用我们在本节中介绍的工具了, 对吗？
‫那么这个数据分析部分｡
‫那就这么办吧｡
‫让我们把工具准备好｡
‫所以在这里创建一个标题｡
‫准备工具｡
‫我们将使用熊猫, 地图, 绘图库和numpy进行数据分析和操作｡
‫好极了｡
‫所以在每个笔记本的开头, 你可以做的是导入｡
‫这就是你在野外可能会看到的一大块或一个巨大的木星细胞｡
‫一次导入所有不同的工具｡
‫你不一定要这样做, 但这样做是一种行业标准｡
‫让我们看看它是什么样子的｡
‫进口我们需要的所有工具｡
‫所以我们可以在这里做个小标题｡
‫这样, 当我们逐步完成这一过程时, 我们就拥有了所需的所有工具｡
‫现在, 再一次, 一个项目可能不会像这样开始｡
‫我这样做是因为这是你们在完成的项目中看到的｡
‫你更经常做的是, 我们过去一直在使用它, 只是在你需要的时候导入一个工具｡
‫所以当你看到这一大块代码时, 我想输入所有的导入和所有不同的工具等等｡
‫你可能会看着它然后说, 天哪, 我不知道那里发生了什么, 但没关系｡
‫你要做的是, 因为你已经有了框架, 现在你已经有了这个, 我们已经看到了我们可以应用不同工具的不同方式｡
‫您将非常熟悉我们在这里介绍的所有功能, 如果不熟悉, 也没关系｡
‫你知道去哪里找人, 你知道去哪里寻求帮助｡
‫所以我们开始吧｡
‫我们将使用常规EDA和绘图库｡
‫这里是我们要导入NumPy的位置｡
‫顺便说一句, EDA代表探索性数据分析｡
‫得学会不要用缩写词说话｡
‫我们程序员喜欢缩短一切｡
‫因此, 导入numpy作为NP, 导入panda作为PD, 导入map plot lib, 导入dot py plot作为plt,
‫导入seabourn作为psns｡
‫Seabourn记住, 绘图库建立在地图绘图库之上, 地图绘图库是我们将要使用的基础绘图库｡
‫所以我会画出一条直线, 因为｡
‫我们希望绘图显示在笔记本内｡
‫这就是这个小魔术函数对那个百分号的作用｡
‫然后我们要导入模型从旋风或旋风, 也被称为旋风｡
‫你马上就会看到了｡
‫因此, 从SRC学习我们想要一个线性模型导入逻辑回归｡
‫如果你想知道这些模型是从哪里来的, 请记住我们有气旋模型地图｡
‫选择正确的估计｡
‫好极了｡
‫我们在上一节沿着已经讨论过了｡
‫我们正在处理一个分类问题, 所以我们只需要导入分类模型｡
‫从ESC Learn DOT neighbors中, 我们还将导入另一个模型｡
‫邻居分类器也是如此｡
‫你还记得这一套吗？
‫你可能没看过前两部, 但没关系｡
‫到时候再说吧｡
‫随机森林分类器｡
‫我们已经看到了｡
‫然后我们将进行模型评估｡
‫我们要从旋风小点去选择型号, 导入列车进行试验拆分｡
‫这将帮助我们将数据分为训练集和测试集｡
‫我们还将从此处导入交叉元音得分｡
‫如果你想知道我是怎么知道这些的, 那是因为我有过一些练习｡
‫如果你看到这个, 天哪, 有很多东西要记住导入, 你会说, 哦,
‫这就是我要说的｡
‫我同意你的看法｡
‫但是机器学习是一个非常广泛的领域, 有很多不同的方法来做类似的事情｡
‫但经过一些实践, 就像我们现在所经历的, 你会开始变得更熟悉｡
‫再说一次, 这不急｡
‫我还得查东西｡
‫所以我把这两段分开来写｡
‫我本可以在同一行上完成它们, 因为它们来自同一个模块｡
‫但只是为了保持一点整洁｡
‫有点复调｡
‫我们想听听斯卡洛尼的意见
‫矩阵导入混淆｡
‫矩阵分类报告｡
‫好吧, 他们可能是熟悉的从评估部分的旋风部分｡
‫我们在这里进口｡
‫我们想得到精确的分数, 因为我们在脑子里想, 这是一个分类问题｡
‫我们可以使用哪些指标来评估分类模型？
‫F一分数从标量和矩阵导入plot rc co因为我们要摇滚曲线｡
‫好吧, 你可能会看到, 丹尼尔, 这是一个很大的东西, 它确实是｡
‫这是21行导入内容, 减去一些注释, 但这是我们需要的工具｡
‫所以如果我们回到这里, 我们可能还需要更多｡
‫我可能漏掉了一些, 但这是你在笔记本的开头看到的, 因为一旦我们设置好了,
‫我们就想接近这些, 我们想最大限度地减少实验之间的时间｡
‫这就是为什么我们要在顶部准备好所有的工具, 这样我们就可以尽快上手｡
‫所以我们有熊猫, 有地图, 有实验室
‫我们有一个和我们一起工作的裁判在一个Jupyter笔记本里｡
‫在我们的Condor环境中, 我们已经有了cyclone, 现在我们将学习数据分析部分｡
‫这就意味着导入数据, 查看数据,
‫并努力成为一名主题专家, 也就是了解数据的人, 就像一个对了解数据的人有意思的词｡
‫这就是我们在这三个步骤中要做的｡
‫因此, 我们不再多说了, 让我们点击shift和end来导入我们的工具｡
‫祝你好运
‫如果我们已经设置了工作环境, 他们会正确地显示所有导入｡
‫我们在这里得到什么？
‫有什么不对吗？
‫运行时错误MP Q字体大小更改可能表示二进制不兼容, 预期C为192｡ 答｡ 从PI对象到16｡
‫我以前从没见过这种错误｡
‫这就是你遇到的, 对吗？
‫这一类的事情｡
‫即使你有了一些经验, 你也会遇到这些事情, 这个警告｡
‫所以我们只能等着确保这个细胞完全运行｡
‫它已经给了我们警告｡
‫我们又收到警告了｡
‫我们走吧｡
‫MP, 你现在的功能, 我们可能会让这个细胞用完, 因为它会需要一点时间｡
‫无法识别的参数｡
‫哦, 也许我不能把这个｡
‫这个要放到上面
‫我们走吧｡
‫这会进口吗？
‫是的, 它应该｡
‫现在我们没有得到任何警告, 是吧？
‫这很有趣｡
‫好吧, 这就是你每天使用不同的机器学习代码和不同的代码时所得到的惊喜｡
‫有时候它会做一些你并不真正期望的事情｡
‫所以警告已经消失了｡
‫如果将来它真的回来了, 我们可能会处理它｡
‫但是现在, 我们假设我们已经准备好了工具｡
‫现在我们可以开始应用它们了｡