‫Bienvenido de nuevo.
‫Entonces, mientras no estabas entre el último video y este, he arreglado este diccionario de datos aquí, para que se
‫vea un poco mejor ahora.
‫Y no se preocupe, tendrá una copia de esto en la sección de recursos.
‫Así que no te perderás de nada.
‫Pero justo donde lo dejamos, hablamos sobre las características, que es el paso cuatro en la canalización de aprendizaje automático que estamos usando o
‫la canalización de modelado de aprendizaje automático que estamos usando.
‫Y aquí es donde obtiene información diferente sobre cada una de las características de sus datos.
‫Puede hacer esto haciendo sus propias investigaciones, investigadores, haciendo su propia investigación, como mirar los enlaces
‫de arriba.
‫Eso es lo que hice aquí para ordenar esto, leyendo entre esta información aquí.
‫Así que la información de atributos y la página web del conjunto de datos Ukai.
‫Si pasa por aquí, aquí están los 76 atributos.
‫Pero, de manera realista, solo usamos 14, por lo que solo usamos 14 atributos.
‫Y eso es lo que es este diccionario de datos.
‫Entonces, básicamente, un diccionario de datos solo le informa sobre los datos en los que está trabajando.
‫Maravilloso.
‫Y ahora, ¿qué hacemos si volvemos a comprobar?
‫Hemos trabajado en uno, dos, tres, cuatro, pero realmente lo hemos hecho así que lo hemos hecho en
‫el pensamiento, así que ahora es el momento de aplicar las herramientas por las que hemos estado pasando en esta sección correctamente. ahora en
‫esta sección de análisis de datos.
‫Así que hagámoslo.
‫Preparemos nuestras herramientas.
‫Entonces crea un encabezado aquí, preparando las herramientas.
‫Usaremos Pandas matplotlib y Naoum Pi para el análisis y la manipulación de datos.
‫Maravilloso.
‫Y así, al comienzo de cada portátil, lo que puede hacer es importar.
‫Esto es lo que probablemente verá en la naturaleza: un gran trozo o una gran célula de Jupitus.
‫Al importar todas las herramientas diferentes a la vez, no necesariamente tiene que hacerlo de esta manera, pero es una especie
‫de estándar de la industria hacerlo de esta manera.
‫Entonces, veamos cómo se vería, importe todas las herramientas que necesitamos.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es crear algunos subtítulos aquí.
‫De esa manera, cuando trabajamos en este proceso paso a paso, tenemos todas las herramientas que
‫necesitamos.
‫Y ahora, nuevamente, es posible que un proyecto no comience así.
‫Solo lo hago de esta manera porque esto es lo que verás.
‫Todo este tipo de proyecto terminado.
‫Lo que hace con más frecuencia es cómo hemos estado trabajando con él en el pasado, simplemente importar una
‫herramienta cuando la necesite.
‫Entonces, cuando vea este gran bloque de código que estoy a punto de escribir con todas las importaciones y todas las
‫herramientas diferentes y todo eso, puede mirarlo y decir, Dios mío, no estoy seguro de qué está pasando con todo
‫lo que hay allí, pero eso esta bien.
‫Lo que hará es porque tiene el marco, ahora lo tiene y hemos visto diferentes formas en que
‫podemos aplicar diferentes herramientas.
‫Estará bastante familiarizado con todas las funciones que estamos analizando aquí.
‫Y si no, está perfectamente bien.
‫Sabe dónde buscar y dónde buscar ayuda.
‫Así que hagamos esto, será regular a. D. A y bibliotecas laboriosas.
‫Aquí es donde vamos a importar ahora.
‫MPRDA significa análisis de datos exploratorios, por cierto, bueno aprender a no hablar en acrónimos donde el código es
‫como acortar todo lo importante.
‫Nonpoint as enpi import pandas spdm import matplotlib dot pi plot como asfaltado de pago.
‫Vamos, Danielle importa Seabourne como S. UNA. S..
‫Así que Seabourne recuerda esa biblioteca laboriosa construida sobre matplotlib.
‫Matplotlib es la biblioteca básica de Ploning que usaremos.
‫Entonces vamos a hacer matplotlib en línea porque.
‫Queremos que nuestros gráficos aparezcan dentro del cuaderno.
‫Así que esto es lo que hace esta pequeña función mágica con ese signo de porcentaje allí.
‫Y luego queremos importar modelos para Skyline o línea psíquica, también conocida como Escalon.
‫Estás a punto de ver eso en un segundo.
‫Entonces, de Escalon, queremos un modelo lineal, importar regresión logística.
‫Ahora, si se está preguntando de dónde vienen estos modelos, recuerde, tenemos un mapa de modelo de aprendizaje cíclico.
‫Elegir el presupuesto adecuado, Estamira.
‫Maravilloso.
‫Seguimos esto en una sección anterior, estamos trabajando en un problema de clasificación, por lo
‫que solo vamos a importar modelos de clasificación.
‫Entonces, de los vecinos de Escalon, también vamos a importar otro modelo aquí.
‫Entonces, clasificador Canibus, y recuerdas
‫este en alguna parte, es posible que no hayas visto los dos primeros, pero está bien, hablaremos de
‫ellos cuando se trate de eso.
‫Clasificador de bosque aleatorio.
‫Eso lo hemos visto.
‫Y luego vamos a ir a la evaluación de modelos.
‫Vamos a pasar de Escalon, modelo de puntos, selección, importación, entrenamiento, división de prueba, esto nos ayudará a dividir
‫nuestros datos en entrenamiento y pruebas.
‫También importaremos Crossville Skold desde aquí.
‫Ahora, si te estás preguntando cómo sé todo esto es porque he tenido algo de
‫práctica, y si estás viendo esto, Dios mío, hay muchas cosas importantes para recordar que te gustan.
‫Eso es lo que estoy diciendo.
‫Estoy de acuerdo contigo.
‫El aprendizaje automático es un campo muy amplio y hay muchas formas diferentes de hacer cosas similares.
‫Pero después de un poco de práctica práctica, como por lo que estamos pasando ahora, comenzará a familiarizarse un
‫poco más.
‫Y de nuevo, no hay prisa.
‫Todavía tengo que buscar cosas.
‫Así que hice esto en líneas separadas, estos dos, podría haberlos hecho en la misma línea porque son del
‫mismo módulo, pero solo para mantenerlo un poco ordenado, un poco.
‫Pythonic, queremos ir aquí de Métricas aprendidas, Confusión de importación, Informe de clasificación de matriz, a quienes pueden
‫estar familiarizados en la sección de evaluación de la sección de ciclones.
‫Vamos aquí a importar.
‫Queremos conseguir una escuela de precisión porque pensamos en nuestra cabeza que esto es un problema de clasificación.
‫¿Qué métricas podemos usar para evaluar los modelos de clasificación si una puntuación de Escalon Metrics Import Plot está
‫bien porque queremos rakove?
‫Bueno, puede que estés mirando eso.
‫Y Daniel, eso es un montón de cosas y realmente lo es.
‫Son 21 líneas de importaciones, menos algunos comentarios, pero estas son las herramientas que vamos a necesitar.
‫Entonces, si volvemos aquí, es posible que aún necesitemos más.
‫Es posible que me haya perdido algunos, pero esto es algo que verá al comienzo de un cuaderno porque
‫una vez que lo haya configurado, queremos abordarlos y queremos minimizar nuestro tiempo entre experimentos.
‫Es por eso que estamos preparando todas nuestras herramientas en la parte superior para que podamos ponerlas en práctica lo
‫antes posible.
‫Así que tenemos alforjas, tenemos matplotlib, tenemos numpty, estamos trabajando con energía en un
‫portátil en nuestro entorno Kondor.
‫Tenemos Segunda línea y ahora vamos a trabajar en la sección de análisis de datos.
‫Eso significa básicamente importar los datos, echarles un vistazo y tratar de convertirnos en un experto en la materia, que
‫es simplemente alguien que conoce los datos como una palabra elegante para alguien que conoce los
‫datos.
‫Eso es lo que estamos tratando de hacer en estos tres pasos aquí.
‫Entonces, sin más preámbulos, presionemos Mayús e ingresemos a importar nuestras herramientas.
‫Crucemos los dedos, si hemos configurado nuestro entorno para que funcione, todos deberían importar correctamente.
‫¿Qué estamos consiguiendo aquí?
‫¿Algo mal?
‫Error de tiempo de ejecución, MPU, cambio de tamaño de funk puede indicar incompatibilidad binaria esperada uno nueve dos de C y llegué
‫a 16 desde el objeto Pae.
‫De hecho, nunca antes había visto ese error.
‫Entonces aquí es donde te encuentras, ¿verdad?
‫Este tipo de cosas, incluso después de haber tenido algo de experiencia, te encuentras con estas cosas, esta advertencia.
‫Así que estamos esperando para asegurarnos de que esta celda funcione completamente.
‫Ya nos ha dado una advertencia.
‫Recibimos otra advertencia.
‫Aquí vamos, MPLX, el Ufuk.
‫Ahora, podríamos dejar que esta celda se agote, ya que en finlandés va a tomar un poco de tiempo.
‫Argumentos no reconocidos.
‫Ah, tal vez no pueda poner esto, esto debe ir arriba aquí.
‫Aquí vamos.
‫¿Importará esto?
‫Sí, debería.
‫Y ahora no recibimos advertencias, ¿eh?
‫Eso es interesante.
‫Bueno, esa es una sorpresa que obtienes día a día, trabajando con diferentes códigos de aprendizaje automático y
‫diferentes códigos en general.
‫A veces hace cosas que realmente no esperas.
‫Y entonces esa advertencia se ha ido.
‫Si vuelve en el futuro, probablemente lo solucionaremos entonces.
‫Pero por ahora asumiremos que tenemos nuestras herramientas listas ahora.
‫Podemos empezar a aplicarlos.