‫Ciao e bentornati al nostro secondo progetto di dati strutturati.
‫Ora, questo è davvero eccitante, giusto, perché prevediamo il prezzo di vendita dei bulldoze.
‫Chi non ama i bulldoze?
‫Ricordo che da bambino avevo tutti questi trattori come i camion Tonka e
‫ci giocavo sempre.
‫E questo è un po' diverso.
‫Ovviamente è un problema di regressione perché stiamo cercando di prevedere un numero, a. K. un. il prezzo di vendita dei
‫bulldoze.
‫Ma quello che faremo è prendere dati e in questo caso, i dati vedono questa
‫piccola emoji orologio, ha una componente temporale.
‫Quindi questo significa che nel nostro progetto precedente non c'erano serie temporali.
‫Era solo un grande set di dati statici, mentre in questo c'è un componente della data di vendita, il che significa che un
‫bulldozer è stato venduto in una certa data.
‫E quindi quello che faremo è usare le vendite del passato per cercare di prevedere le vendite in futuro.
‫E questa è la nostra definizione del problema, giusto, prendiamo i nostri dati, che sono pieni di vendite di bulldozer.
‫Stiamo cercando di prevedere il prezzo di vendita.
‫E voglio dire, potresti guardare questa macchina che ha attratto Daniel.
‫Quello non è un bulldozer.
‫E sì, no, purtroppo non ci sono emoji di bulldozer.
‫Eppure potrebbe essere un aggiornamento proveniente da Apple, ma chi lo sa?
‫Dita incrociate.
‫Ovviamente utilizzeremo il nostro framework di apprendimento automatico in sei fasi.
‫Inizieremo definendo il nostro problema, che è, ovviamente, vedere se possiamo prevedere il prezzo di vendita
‫dei bulldoze.
‫Daremo un'occhiata ad alcuni dati che troveremo in una metrica di valutazione adatta al nostro problema.
‫Bene, allora dai un'occhiata alle caratteristiche dei dati.
‫Ovviamente proveremo un po' di machine learning, modellazione, perché dopo tutto, questo è
‫il nostro obiettivo è costruire un modello di machine learning che ci aiuti a prevedere il prezzo di
‫vendita dei bulldozer e durante l'intera sessione faremo esperimenti.
‫Ora abbiamo visto quali strumenti possiamo usare e utilizzeremo esattamente lo stesso set di strumenti
‫che abbiamo usato nel precedente progetto di dati strutturati, quindi avremo panda, matplotlib e numpty per l'analisi
‫dei dati, funzionerà all'interno del notebook dupatta utilizzando il nostro ambiente Kondor e utilizzerà Saikat learn per qualsiasi
‫modellazione di apprendimento automatico.
‫Ora, poiché questo è un nuovo progetto lo affronteremo come se fosse un nuovo progetto, abbiamo i nostri passi da
‫compiere in un nuovo progetto qui, ma ci siamo passati.
‫Abbiamo il nostro computer, abbiamo scaricato il mini konda installato.
‫Questo è dove siamo ora.
‫Stiamo iniziando un nuovo progetto.
‫Quindi creeremo una nuova cartella di progetto.
‫E ora, ovviamente, poiché stiamo usando esattamente gli stessi strumenti del precedente progetto
‫di dati strutturati, potresti completare l'intero progetto, la previsione del prezzo di vendita del bulldozer in quella
‫cartella precedente.
‫Tuttavia, per completezza, creeremo una nuova cartella di progetto o scaricheremo i nostri dati da Kagle.
‫Ci arriveremo in un secondo.
‫Creerà un ambiente che contiene tutti i nostri strumenti che utilizzeremo, utilizziamo il nostro notebook Jupiter poiché
‫il nostro spazio di lavoro eseguirà l'analisi e la manipolazione dei dati utilizzando i nostri strumenti numpty, panda e
‫matplotlib e quindi l'apprendimento automatico utilizzando Saikat learn.
‫Ora, ovviamente, se rimani bloccato e non ti preoccupi, probabilmente rimarrai bloccato tutto il tempo, i passaggi che
‫puoi eseguire sono seguire il codice nel miglior modo possibile.
‫Provalo tu stesso.
‫Ricorda il nostro motto, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Quindi, se vuoi saperne di più su cosa sta facendo una funzione, ricorda di premere
‫shift e tab per leggere la stringa, che ti darà alcune informazioni su cosa sta facendo una funzione.
‫Se sei ancora bloccato, ovviamente non aver paura di cercarlo.
‫Destra.
‫Troverai risorse come Stack Overflow e la documentazione per Saikat impara i panda.
‫E poi se cerchi e trovi qualche informazione, magari la copi da lì, dalla documentazione nel
‫tuo quaderno dupatta.
‫Poi ovviamente riprova.
‫Ricorda, in caso di dubbio, esegui il codice e se sei ancora bloccato, non aver mai paura di fare una domanda.
‫Se sei seduto su qualcosa, stai pensando, oh, vorrei conoscere la risposta a questa domanda e mi chiedo se non
‫riesco a trovarla da nessuna parte.
‫Chiedi solamente.
‫Destra.
‫Se stai riscontrando un problema del genere, è molto probabile che qualcun altro stia riscontrando un problema
‫simile.
‫Quindi non abbiate paura di chiedere.
‫Posta la domanda.
‫Puoi andare allo stack overflow o discord o in qualsiasi altro posto in cui puoi porre una domanda.
‫Non aver mai paura di fare una domanda.
‫Bene.
‫Detto questo, non aspettiamo oltre.
‫Impostiamo la nostra cartella del progetto e passiamo al secondo progetto.