‫Mooi.
‫Nu hebben we onze Jupiter-notebook ingesteld en onze tools zijn belangrijk dankzij de installatie van Condah.
‫Laten we deze bad boy-naam geven om de Bodos-prijsregressie te beëindigen, mooi en eenvoudig.
‫Prachtig.
‫En wat we gaan doen, is om te beginnen met het invoeren van enkele koppen in ons notitieboekje, zodat we
‫een structuur hebben van wat we doen.
‫En degene die we gaan doen, is dat we dit raamwerk gaan invoeren.
‫Dus we krijgen hier alle zes stappen van de evaluatie van definitiegegevens, die Kagle voor één evaluatiestatistiek krijgen.
‫Ze gebruiken functies, modellering en vervolgens experimenten.
‫Dus laten we dat doen.
‫Zal hierboven een nieuwe cel maken om het op de notebook mooier te maken.
‫Dus waar kunnen we dit mee beginnen?
‫We geven het een mooie titel.
‫Dus de verkoopprijs van bulldozers voorspellen met behulp van machine learning.
‫Laten we hier een kleine emoji plaatsen.
‫Daar gaan we.
‫Vaak gebruikt.
‫Een goede.
‫We zullen dit omzetten in afwaardering.
‫Prachtig.
‫Dus in dit notitieboekje.
‫We gaan een voorbeeld van een machine learning-project doorlopen met als doel de verkoopprijs van bulldozes te voorspellen,
‫lekker simpel, toch?
‫We willen zo snel mogelijk beginnen met modelleren en aan code werken.
‫Dus dit is gewoon dit soort lay-outs om ons in het begin te helpen.
‫Dus probleemdefinitie, wat was een uitstekende data?
‫Nummer drie is dat je niet eens meer weet wat de top van mijn hoofd is.
‫Laten we terug gaan.
‫Dit is waarom we dit hebben, zodat we het kunnen bekijken.
‫Evaluatie had zo'n geest.
‫Maar deze dingen zullen gebeuren, toch?
‫Wanneer je in elk project duikt, zal het niet zijn, weet je, alles van wat je vanaf het
‫begin uit je hoofd moet doen.
‫Dat is wat machine learning is.
‫Experimentele functies.
‫Laten we deze doornemen.
‫En dan misschien hier beneden ergens modellenwerk of wat dan ook, maar we wachten tot we op dat punt
‫komen.
‫Dus laten we ons probleem in een enkele zin definiëren.
‫We gaan terug naar Kagle.
‫Dus als we naar het overzicht gaan, daar gaan we.
‫We zouden dat er gewoon in kunnen zetten, maar we zullen het in onze eigen woorden herschrijven.
‫Dat is toch wat leuker?
‫Dus kom hier.
‫Hoe zouden we dit kunnen noemen?
‫Hmmm, hoe goed kunnen we de toekomstige verkoopprijs van een bulldozer voorspellen, gezien zijn kenmerken?
‫En eerdere voorbeelden van hoeveel vergelijkbare bulldozes zijn verkocht.
‫Slaat dat ergens op?
‫Dus ons doel hier is om wat gegevens te gebruiken om een machine learning-model te bouwen om de verkoopprijs van bulldozes in
‫de toekomst en nu gegevens te voorspellen.
‫We hebben dit spul al geïmporteerd.
‫We hebben een Drebin notebook geopend.
‫We hebben dit hier al open staan.
‫We hebben geen echt raam nodig.
‫Laten we eens kijken naar Data Bluebook voor bulldozes.
‫Daar gaan we.
‫Dus we moeten een ongeldige trein proberen, dus ik zou hier een link kunnen
‫plaatsen, zodat we weten dat de gegevens zijn
‫gedownload van het Kagle Bluebook voor bulldozes-competitie.
‫En dan kun je meedoen aan deze wedstrijd en ze hebben ons al wat informatie gegeven, dus we zouden
‫zoiets als dit kunnen plaatsen.
‫Dus we kunnen dit gewoon kopiëren om onszelf eraan te herinneren welke trein geldig is en testees.
‫Nogmaals, dit zou anders zijn, afhankelijk van de dataset waarmee u werkt.
‫We zetten het hier in.
‫Dus probeer je te valideren en te valideren.
‫Dus iemand voor wie dit nieuw is, zou in staat zijn om ons notitieboekje door te nemen en te kijken wat er aan de hand is.
‫Er zijn drie hoofddatasets en we gaan de link hier plaatsen.
‫Dit hoort allemaal bij het communiceren van je werk, toch?
‫Dus dat is wat je wilt als je dingen doet, machinaal leren van elk soort codeerproject, het kan gemakkelijk
‫zijn om verdwaald te raken in het maken van je eigen reeks projecten en dan gaat iemand anders ermee aan de slag omdat
‫jij het hebt gedaan alles in uw eigen stijl.
‫Ze zullen zeggen, oh, wauw, wat is hier aan de hand?
‫Dit is dus wat we proberen te doen.
‫We proberen ons toekomstige zelf te helpen, evenals ieder ander waarmee we ons werk zouden willen delen.
‫Evaluatie dus.
‫We kunnen naar KAGO wedstrijden komen.
‫Telkens wanneer een wedstrijd op Kagle wordt geplaatst, komt er een overzicht.
‫Er zullen wat prijzen zijn.
‫Het zal een beschrijving zijn van wat hier aan de hand is en er zal een evaluatie zijn.
‫Dus hoe win je de wedstrijd?
‫Dus hier worden we getoond.
‫De evaluatiemaatstaf voor deze wedstrijd is de kunst en SLA of root mean squared log error.
‫Wow, dat is een mondvol tussen de werkelijke en voorspelde veilingprijzen.
‫Kijk, dat is wat alle evaluatiestatistieken zijn, is een vergelijking tussen de werkelijke en voorspelde
‫veilingprijzen.
‫Dus wat we zullen doen, is dit hier te kopiëren.
‫Daar gaan we.
‫En maak je geen zorgen, daar gaan we naar kijken.
‫We hebben eigenlijk niet besproken wat R. M. is, maar we zijn overgegaan betekent Guerrera.
‫Nu zou je hieruit kunnen afleiden dat de root mean squared log error gewoon de wortel is van het hoofdvierkant
‫onder nul.
‫Maar daar zullen we eens naar kijken als we tot de evaluatie komen.
‫Voor meer informatie over de evaluatie van dit project, kijk op.
‫We gaan daar nog een link plaatsen.
‫Welnu, als ons doel met de meeste regressiestatistieken, zouden we hier kunnen inhaken, let op, het
‫doel van de meeste regressie-evaluatiestatistieken is om de fout te minimaliseren.
‫Ons doel voor dit project zal bijvoorbeeld zijn om een machine learning-model te bouwen, dat minimaliseert.
‫En een.
‫Dus dat is voor regressiestatistieken, toch?
‫Als je een absolute fout had gemaakt en dat of Main Squarer, is je doel vaak om het te minimaliseren en
‫nu functies.
‫Dus hier willen we kijken welke verschillende delen er zijn van de gegevens.
‫Dus als we naar Kagle komen en we kijken naar data, dan komt deze dataset met een datadictionary.
‫En het mooie is dat we hebben gedownload dat het in de vorm van een Excel-bestand is.
‫Dat is de extensie voor Excel.
‫Nu heb ik geen Excel op mijn computer, maar het mooie is dat je Excel-bestanden en Google Spreadsheets kunt openen,
‫wat ik hier heb gedaan.
‫Dus wat we zullen zien is dat we al een belangrijke dataset hebben, maar dit zijn de verschillende kolommen waar we zo naar
‫zullen kijken.
‫En wat dit ons gaat vertellen is, oké.
‫Dit is dus het verkoopidee.
‫Dat is een column verkoopster.
‫De beschrijving is een unieke identificatie van een bepaalde verkoop van een machine op een veiling.
‫Prachtig.
‫Dus ik zou dit kunnen kopiëren.
‫Iedereen met een link die Lincoln mooi vindt en ga het hier neerzetten.
‫Kaggle biedt een datadictionary.
‫Door alle kenmerken van de dataset in detail te bekijken, kunt u deze gegevens bekijken.
‫Op Google Spreadsheets, dus plaats daar nog een link.
‫Mooi, zodat we een beetje weten wat daar gebeurt met wat er in Amerika gebeurt.
‫We hebben hier helemaal niet veel gedaan.
‫Rechts.
‫We hebben deze helemaal niet onderzocht.
‫Maar wat ik het liefst doe, is gewoon deze kleine lach opzetten en dan zo snel mogelijk de
‫code kraken.
‫We maken deze video daar af.
‫Dus we hebben stap één al eerder doorlopen.
‫Lekker simpel, toch?
‫We hebben ons probleem gedefinieerd, zodat we weten wat we doen.
‫We weten waar de gegevens vandaan komen.
‫We weten naar welke evaluatiestatistiek we op weg zijn, dankzij Kagle en gelukkig heeft Kagle ons
‫een datadictionary verstrekt.
‫En deze dingen, je zult ze niet altijd zo eenvoudig krijgen vanaf het begin.
‫Dus hier zou het nodig kunnen zijn als u deze dingen niet had, als u geen probleemdefinitie
‫had, als uw gegevens niet in één bron stonden die u gemakkelijk via een link kon downloaden of als uw evaluatiestatistiek dat niet
‫was net aan jou gegeven.
‫Hetzelfde geldt voor de datadictionary.
‫Dit zijn dingen waar je misschien wat onderzoek voor moet doen.
‫Maar gelukkig voor dit specifieke project hebben we ze al.
‫Dus zonder verder oponthoud, aangezien onze tools klaar zijn, laten we de gegevens importeren en ermee aan de slag gaan.