‫Beau.
‫Maintenant, nous avons configuré notre notebook Jupiter et nos outils sont importants grâce à leur installation Condah.
‫Donnons ce nom de mauvais garçon à la régression des prix Bodos de bout en bout, belle et simple.
‫Merveilleux.
‫Et ce que nous allons faire, c'est commencer par ajouter des titres à notre cahier afin d'avoir une
‫structure de ce que nous faisons.
‫Et ce que nous allons faire, c'est que nous allons introduire ce cadre.
‫Nous obtenons donc ici les six étapes de l'évaluation des données de définition, qui obtiennent Kagle pour une métrique
‫d'évaluation.
‫Ils utilisent des fonctionnalités, de la modélisation puis des expérimentations.
‫Alors faisons-le.
‫Créera une nouvelle cellule ci-dessus ici juste pour embellir le bloc-notes.
‫Alors par quoi pouvons-nous commencer ?
‫On va lui donner un joli titre.
‫Donc prédire le prix de vente des bulldozes en utilisant l'apprentissage automatique.
‫Mettons un petit emoji ici.
‫On y va.
‫Fréquemment utilisé.
‫Bon.
‫Nous allons transformer cela en démarque.
‫Merveilleux.
‫Donc dans ce cahier.
‫Nous allons passer en revue un exemple de projet d'apprentissage automatique dans le but de prédire le prix de vente des bulldozes, c'est bien
‫simple, n'est-ce pas ?
‫Nous voulons nous lancer dans la modélisation et travailler sur du code le plus rapidement possible.
‫C'est donc juste ce genre de mises en page pour nous aider au début.
‫Alors, définition du problème, qu'est-ce qu'une excellente donnée ?
‫Le numéro trois est que vous ne pouvez même pas vous souvenir de ce que j'ai en tête.
‫Retournons.
‫C'est pourquoi nous avons ceci afin que nous puissions le vérifier.
‫L'évaluation avait un tel esprit.
‫Mais ces choses arriveront, n'est-ce pas ?
‫Chaque fois que vous vous plongez dans chaque projet, cela ne va pas être, vous savez, tout ce qu'il faut
‫faire par cœur dès le début.
‫C'est ce qu'est l'apprentissage automatique.
‫Fonctionnalités d'expérimentation.
‫Passons en revue ces derniers.
‫Et puis peut-être que quelque part ici, il y aura du mannequinat ou autre chose, mais nous attendrons d'en arriver
‫là.
‫Définissons donc notre problème en une seule phrase.
‫Nous retournerons à Kagle.
‫Donc si on passe à la vue d'ensemble, on y va.
‫Nous pourrions simplement ajouter cela, mais nous le réécrirons dans nos propres mots.
‫C'est un peu plus amusant, n'est-ce pas ?
‫Alors viens ici.
‫Comment pourrait-on appeler cela ?
‫Hmmm, dans quelle mesure peut-on prédire le futur prix de vente d'un bulldozer, compte tenu de ses caractéristiques ?
‫Et des exemples précédents de combien de bulldozes similaires ont été vendus.
‫Cela a-t-il du sens?
‫Notre objectif ici est donc d'utiliser certaines données pour créer un modèle d'apprentissage automatique afin de prédire le prix de vente des
‫bulldozes dans le futur et maintenant les données.
‫Maintenant, nous avons déjà importé ce truc.
‫Nous examinons le cahier Drebin ouvert.
‫Nous l'avons déjà ouvert ici.
‫Nous n'avons pas besoin d'une fenêtre réelle.
‫Jetons un coup d'œil au Data Bluebook pour les bulldozes.
‫On y va.
‫Nous devons donc essayer un train invalide, d'accord, alors je pourrais juste mettre un lien ici pour
‫que nous sachions que les données sont téléchargées depuis
‫le Kagle Bluebook pour la compétition de bulldozes.
‫Et puis vous pourriez participer à ce concours et ils nous ont déjà donné des informations, alors nous pourrions
‫juste mettre quelque chose comme ça.
‫Nous pourrions donc simplement copier ceci pour nous rappeler ce qu'est le train des valides et des testés.
‫Encore une fois, ce serait différent selon l'ensemble de données avec lequel vous travaillez.
‫Nous allons le mettre ici.
‫Alors essayez et validez vous tester.
‫Donc, quelqu'un qui est nouveau dans ce domaine pourrait parcourir notre cahier et aller voir ce qui se passe.
‫Il y a trois ensembles de données principaux et nous allons juste mettre le lien ici.
‫Tout cela fait partie de la communication de votre travail, n'est-ce pas ?
‫C'est donc ce que vous voulez quand vous faites des choses, l'apprentissage automatique de tout type de projet
‫de codage, il peut être facile de se perdre en créant votre propre ensemble de projets, puis quelqu'un d'autre s'en occupe parce que
‫vous l'avez fait le tout dans votre propre style.
‫Ils vont être comme, oh, wow, qu'est-ce qui se passe ici ?
‫C'est donc ce que nous essayons de faire.
‫Nous essayons de nous aider dans l'avenir aussi bien que n'importe qui d'autre avec qui partager notre travail.
‫Donc évaluation.
‫Nous pouvons venir aux compétitions KAGO.
‫Chaque fois qu'un concours est publié sur Kagle, il y aura un aperçu.
‫Il y aura des prix.
‫Ce sera une description de ce qui se passe ici et il y aura une évaluation.
‫Alors comment gagner le concours ?
‫C'est donc ici qu'on nous montrera.
‫La métrique d'évaluation pour ce concours est l'art et le SLA ou l'erreur de log quadratique moyenne.
‫Wow, c'est une bouchée entre les prix d'enchères réels et prévus.
‫Vous voyez, c'est ce que sont toutes les mesures d'évaluation, c'est une comparaison entre les prix d'enchères réels et
‫prévus.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est que nous allons copier cela ici.
‫On y va.
‫Et ne vous inquiétez pas, nous allons y jeter un œil.
‫Nous n'avons pas vraiment passé en revue ce que R. M. est, mais nous avons dépassé les moyens Guerrera.
‫Maintenant, vous pourrez peut-être en déduire que l'erreur de journal quadratique moyenne n'est que la racine du carré principal en dessous
‫de zéro.
‫Mais nous y verrons quand nous en viendrons à l'évaluation.
‫Pour en savoir plus sur l'évaluation de ce projet, consultez.
‫Nous allons y mettre un autre lien.
‫Eh bien, comme notre objectif avec la plupart des métriques de régression, nous pourrions tirer ici, notez que
‫l'objectif de la plupart des métriques d'évaluation de régression est de minimiser l'erreur.
‫Par exemple, notre objectif pour ce projet sera de construire un modèle d'apprentissage automatique qui minimise.
‫Et un.
‫C'est donc pour les métriques de régression, n'est-ce pas ?
‫Si vous aviez fait une erreur absolue et ça ou Main Squarer, votre objectif est souvent de la minimiser et désormais
‫de fonctionnalités.
‫C'est donc ici que nous voulons voir quelles sont les différentes parties des données.
‫Donc, si nous venons à Kagle et que nous examinons les données, cet ensemble de données est livré avec un dictionnaire de données.
‫Et la bonne chose est que nous avons téléchargé que c'est sous la forme d'un fichier Excel.
‫C'est l'extension pour Excel.
‫Maintenant, je n'ai pas Excel sur mon ordinateur, mais ce qui est bien, c'est que vous pouvez ouvrir des fichiers Excel et Google
‫Sheets, ce que j'ai fait ici.
‫Donc, ce que nous verrons, c'est que nous avons encore un ensemble de données important, mais ce sont les différentes colonnes que nous examinerons dans
‫une seconde.
‫Et ce que cela va nous dire, c'est, OK.
‫C'est donc l'idée de vente.
‫C'est une vendeuse de colonne.
‫La description est un identifiant unique d'une vente particulière de machine aux enchères.
‫Merveilleux.
‫Donc je pourrais copier ça.
‫N'importe qui avec un lien Lincoln voit beau et va le mettre ici.
‫Kaggle fournit un dictionnaire de données.
‫En détaillant toutes les caractéristiques de l'ensemble de données, vous pouvez afficher ces données.
‫Sur Google Sheets, placez-y un autre lien.
‫Magnifique, de cette façon, nous savons en quelque sorte ce qui se passe là-bas avec ce qui se passe en Amérique.
‫Nous n'avons pas fait grand-chose ici.
‫À droite.
‫Nous n'avons pas du tout exploré ces derniers.
‫Mais ce que je préfère faire, c'est juste exposer ce petit rire et ensuite craquer sur le code dès
‫que possible.
‫Nous terminerons cette vidéo là-bas.
‫Nous avons donc déjà suivi la première étape.
‫Agréable et simple, non?
‫Nous avons défini notre problème afin de savoir ce que nous faisons.
‫Nous savons d'où viennent les données.
‫Nous savons vers quelle métrique d'évaluation nous nous dirigeons, grâce à Kagle et, heureusement, Kagle nous a fourni
‫un dictionnaire de données.
‫Et ces choses, vous ne les obtiendrez pas toujours comme dès le départ aussi simples que cela.
‫C'est donc là que cela pourrait prendre si vous n'aviez pas ces choses, si vous n'aviez pas de définition
‫de problème, si vos données n'étaient pas dans une source que vous pourriez facilement télécharger à partir d'un lien ou que votre métrique d'évaluation n'était pas
‫vient de vous être donné.
‫Idem avec le dictionnaire de données.
‫Ce sont des choses pour lesquelles vous devrez peut-être faire des recherches.
‫Mais heureusement pour ce projet particulier, nous les avons déjà.
‫Alors sans plus tarder, puisque nos outils sont prêts, importons les données et commençons.