‫Wunderschönen.
‫Jetzt haben wir unser Jupiter-Notebook eingerichtet und unsere Tools sind dank der Installation von Condah wichtig.
‫Lassen Sie uns diesem bösen Jungen einen Namen geben, um die Preisregression von Bodos zu beenden, schön und einfach.
‫Wunderbar.
‫Und was wir tun werden, ist, damit zu beginnen, einige Überschriften in unser Notizbuch einzufügen, damit wir eine
‫gewisse Struktur haben, was wir tun.
‫Und wir werden diesen Rahmen einbringen.
‫Wir erhalten hier also alle sechs Schritte aus der Definitionsdatenauswertung, die Kagle für eine Bewertungsmetrik erhalten.
‫Sie verwenden Funktionen, Modellierung und dann Experimente.
‫Also machen wir das.
‫Werde hier oben eine neue Zelle erstellen, um das Notebook zu verschönern.
‫Womit können wir also anfangen?
‫Wir geben ihm einen schönen Titel.
‫Vorhersage des Verkaufspreises von Bulldozern mithilfe von maschinellem Lernen.
‫Lassen Sie uns hier ein kleines Emoji einfügen.
‫Na, bitte.
‫Häufig benutzt.
‫Guter.
‫Wir werden dies in einen Abschlag umwandeln.
‫Wunderbar.
‫Also in diesem Notizbuch.
‫Wir werden ein Beispielprojekt für maschinelles Lernen mit dem Ziel durchgehen, den Verkaufspreis von Bulldozern vorherzusagen, schön
‫und einfach, oder?
‫Wir wollen so schnell wie möglich in die Modellierung einsteigen und am Code arbeiten.
‫Dies ist also nur diese Art von Layouts, um uns am Anfang zu helfen.
‫Also Problemdefinition, was waren ausgezeichnete Daten?
‫Nummer drei ist, dass du dich nicht einmal daran erinnern kannst, was in meinem Kopf.
‫Lass uns zurück gehen.
‫Aus diesem Grund haben wir dies, damit wir es überprüfen können.
‫Evaluation hatte so einen Geist.
‫Aber diese Dinge werden passieren, oder?
‫Wenn Sie nicht in jedes Projekt eintauchen, wissen Sie, dass Sie von Anfang
‫an alles auswendig können.
‫Das ist maschinelles Lernen.
‫Experimentierfunktionen.
‫Gehen wir diese durch.
‫Und dann wird vielleicht hier unten irgendwo modeln oder was auch immer, aber wir warten, bis wir so weit
‫sind.
‫Lassen Sie uns also unser Problem in einem einzigen Satz definieren.
‫Wir gehen zurück nach Kagle.
‫Wenn wir also zur Übersicht gehen, geht es los.
‫Wir könnten das einfach einfügen, aber wir werden es in unseren eigenen Worten umschreiben.
‫Das macht ein bisschen mehr Spaß, oder?
‫Also, komm her.
‫Wie könnten wir das nennen?
‫Hmmm, wie gut können wir den zukünftigen Verkaufspreis eines Bulldozers angesichts seiner Eigenschaften vorhersagen?
‫Und frühere Beispiele dafür, für wie viel ähnliche Bulldozer verkauft wurden.
‫Ist das sinnvoll?
‫Unser Ziel hier ist es also, einige Daten zu verwenden, um ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, um den Verkaufspreis von
‫Planierraupen in der Zukunft und jetzt Daten vorherzusagen.
‫Jetzt haben wir dieses Zeug bereits importiert.
‫Wir haben einen Blick auf Drebin Notebook geöffnet.
‫Das haben wir hier schon offen.
‫Wir brauchen kein echtes Fenster.
‫Werfen wir einen Blick auf das Data Bluebook für Bulldozes.
‫Na, bitte.
‫Also müssen wir es mit einem ungültigen Zug versuchen, also könnte ich hier einfach einen Link
‫einfügen, damit wir wissen, dass die Daten aus dem
‫Kagle Bluebook für den Bulldozes-Wettbewerb heruntergeladen werden.
‫Und dann kommen Sie vielleicht zu diesem Wettbewerb und sie haben uns bereits einige Informationen gegeben, also könnten
‫wir einfach so etwas schreiben.
‫Wir könnten dies also einfach kopieren, um uns daran zu erinnern, welcher Zug gültig ist und getestet wird.
‫Auch dies wäre unterschiedlich, je nachdem, mit welchem Datensatz Sie arbeiten.
‫Wir stellen es hier ein.
‫Versuchen Sie also, Sie zu validieren und zu testen.
‫Jemand, der damit noch nicht vertraut ist, könnte also unser Notizbuch durchgehen und sehen, was passiert.
‫Es gibt drei Hauptdatensätze und wir werden nur den Link hier einfügen.
‫Das ist alles Teil der Kommunikation Ihrer Arbeit, oder?
‫Das ist es also, was Sie wollen, wenn Sie Dinge tun, maschinelles Lernen oder jede Art von
‫Codierungsprojekt, es kann leicht sein, sich in der Erstellung eigener Projekte zu verirren und dann kommt jemand anderes darauf, weil Sie
‫es getan haben alles in Ihrem eigenen Stil.
‫Sie werden sagen, oh, wow, was ist hier los?
‫Das ist es, was wir versuchen.
‫Wir versuchen, sowohl unserem zukünftigen Selbst als auch jedem anderen zu helfen, mit dem unsere Arbeit teilen würde.
‫Also Bewertung.
‫Wir können zu KAGO-Wettbewerben kommen.
‫Immer wenn ein Wettbewerb auf Kagle gepostet wird, gibt es eine Übersicht.
‫Es wird einige Preise geben.
‫Es wird eine Beschreibung dessen sein, was hier vor sich geht, und es wird eine Bewertung geben.
‫Wie gewinnt man den Wettbewerb?
‫Hier werden wir also gezeigt.
‫Die Bewertungsmetrik für diesen Wettbewerb ist der Art- und SLA- oder Root-Mean-Squared-Log-Error.
‫Wow, das ist ein Bissen zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Auktionspreisen.
‫Sehen Sie, das ist, was alle Bewertungsmetriken sind, ist ein Vergleich zwischen den tatsächlichen und den prognostizierten
‫Auktionspreisen.
‫Also kopieren wir das hier rein.
‫Na, bitte.
‫Und keine Sorge, das schauen wir uns gleich an.
‫Wir haben nicht wirklich darüber gesprochen, was R. M. ist, aber wir haben übergegangen bedeutet Guerrera.
‫Nun können Sie daraus möglicherweise schließen, dass der quadratische Mittelwert des logarithmischen Fehlers nur die Wurzel des Hauptquadrats unter
‫Null ist.
‫Aber das schauen wir uns bei der Auswertung an.
‫Weitere Informationen zur Bewertung dieses Projekts finden Sie unter.
‫Wir werden dort einen weiteren Link einfügen.
‫Nun, als unser Ziel mit den meisten Regressionsmetriken könnten wir hier ansetzen, beachten Sie, dass
‫das Ziel der meisten Regressionsbewertungsmetriken darin besteht, den Fehler zu minimieren.
‫Unser Ziel für dieses Projekt wird beispielsweise sein, ein Modell für maschinelles Lernen zu erstellen, das minimiert.
‫Und ein.
‫Das ist also für Regressionsmetriken, richtig?
‫Wenn Sie einen absoluten Fehler gemacht haben und das oder Main Squarer, ist Ihr Ziel oft, ihn und jetzt Funktionen
‫zu minimieren.
‫An dieser Stelle möchten wir uns also ansehen, welche verschiedenen Teile der Daten vorhanden sind.
‫Wenn wir also zu Kagle kommen und uns Daten ansehen, kommt dieser Datensatz mit einem Datenwörterbuch.
‫Und das Gute ist, dass wir es in Form einer Excel-Datei heruntergeladen haben.
‫Das ist die Erweiterung für Excel.
‫Jetzt habe ich kein Excel auf meinem Computer, aber das Schöne ist, dass Sie Excel-Dateien und Google Sheets öffnen können,
‫was ich hier getan habe.
‫Was wir also sehen werden, ist, dass wir noch einen wichtigen Datensatz haben, aber dies sind die verschiedenen Spalten, die wir uns gleich
‫ansehen werden.
‫Und was uns das sagen wird, ist, OK.
‫Das ist also die Verkaufsidee.
‫Das ist eine Kolumnenverkäuferin.
‫Die Beschreibung ist eine eindeutige Kennung eines bestimmten Verkaufs einer Maschine bei einer Auktion.
‫Wunderbar.
‫Also könnte ich das kopieren.
‫Jeder mit einem Link zu Lincoln, der schön anzusehen ist und ihn hier einfügt.
‫Kaggle bietet ein Datenwörterbuch.
‫Sie können diese Daten anzeigen, indem Sie alle Funktionen des Datensatzes detailliert darstellen.
‫Setzen Sie in Google Sheets also einen weiteren Link dort ein.
‫Schön, auf diese Weise wissen wir, was dort passiert und was in Amerika vor sich geht.
‫Wir haben hier gar nicht viel gemacht.
‫Rechts.
‫Diese haben wir noch nicht untersucht.
‫Aber was ich lieber mache, ist dieses kleine Lachen einfach zu machen und dann so schnell wie möglich den Code
‫zu knacken.
‫Dort beenden wir dieses Video.
‫Also haben wir die ersten Schritte schon einmal durchlaufen.
‫Schön und einfach, oder?
‫Wir haben unser Problem definiert, damit wir wissen, was wir tun.
‫Wir wissen, woher die Daten kommen.
‫Dank Kagle wissen wir, zu welcher Bewertungsmetrik wir uns bewegen, und zum Glück hat Kagle uns ein
‫Datenwörterbuch zur Verfügung gestellt.
‫Und diese Dinge werden Sie nicht immer von Anfang an so einfach bekommen.
‫Hier könnte es also hingehen, wenn Sie diese Dinge nicht haben, wenn Sie keine Problemdefinition haben,
‫wenn Ihre Daten nicht in einer Quelle sind, die Sie einfach über einen Link herunterladen können, oder Ihre Bewertungsmetrik nicht vorhanden
‫ist dir gerade gegeben.
‫Das gleiche mit dem Datenwörterbuch.
‫Dies sind Dinge, für die Sie möglicherweise einige Nachforschungen anstellen müssen.
‫Aber zum Glück für dieses spezielle Projekt haben wir sie bereits.
‫Da unsere Tools fertig sind, importieren wir also ohne weiteres die Daten und legen los.