‫Bela.
‫Agora temos nosso notebook Jupiter configurado e nossas ferramentas são importantes graças à sua instalação, Condah.
‫Vamos dar a esse bad boy o nome de ponta a ponta da regressão de preços dos Bodos, de maneira simples e agradável.
‫Maravilhoso.
‫E o que vamos fazer é começar trazendo alguns títulos para o nosso bloco de notas para que
‫tenhamos alguma estrutura do que estamos fazendo.
‫E o que vamos fazer é trazer essa estrutura.
‫Portanto, obtemos todas as seis etapas aqui da avaliação de dados de definição, que obtém Kagle para uma métrica de
‫avaliação.
‫Eles usam recursos, modelagem e experimentos.
‫Então vamos fazer isso.
‫Irá criar uma nova célula acima aqui apenas para embelezar no notebook.
‫Então, com o que podemos começar?
‫Vamos dar-lhe um bom título.
‫Então, prevendo o preço de venda de bulldozes usando aprendizado de máquina.
‫Vamos colocar um pequeno emoji aqui.
‫Aqui vamos nós.
‫Usado frequentemente.
‫Um bom.
‫Vamos transformar isso em remarcação.
‫Maravilhoso.
‫Então, neste caderno.
‫Vamos passar por um projeto de aprendizado de máquina de exemplo com o objetivo de prever o preço de venda de bulldozes,
‫simples e agradável, certo?
‫Queremos entrar na modelagem e trabalhar no código o mais rápido possível.
‫Então, esse tipo de layout é apenas para nos ajudar no começo.
‫Portanto, definição do problema, quais foram os dados excelentes?
‫O número três é que você nem consegue lembrar o que é o topo da minha cabeça.
‫Vamos voltar.
‫É por isso que temos isso para que possamos dar uma olhada.
‫A avaliação tinha uma mente assim.
‫Mas essas coisas vão acontecer, certo?
‫Sempre que você mergulhar em cada projeto, não será como, você sabe, tudo de
‫cor desde o início.
‫Isso é o aprendizado de máquina.
‫Recursos de experimentação.
‫Vamos examinar isso.
‫E então talvez aqui embaixo em algum lugar haja modelagem ou algo assim, mas vamos esperar até chegarmos a esse
‫ponto.
‫Portanto, vamos definir nosso problema em uma única frase.
‫Voltaremos para Kagle.
‫Então, se formos para a visão geral, lá vamos nós.
‫Poderíamos simplesmente incluir isso, mas iremos reescrever em nossas próprias palavras.
‫Isso é um pouco mais divertido, não é?
‫Então venha aqui.
‫Como poderíamos chamar isso?
‫Hmmm, quão bem podemos prever o preço de venda futuro de uma escavadeira, dadas suas características?
‫E exemplos anteriores de quanto bulldozes semelhantes foram vendidos.
‫Isso faz sentido?
‫Portanto, nosso objetivo aqui é usar alguns dados para construir um modelo de aprendizado de máquina para prever o preço de venda
‫de bulldozes no futuro e agora os dados.
‫Agora, já importamos essas coisas.
‫Demos uma olhada no bloco de notas Drebin aberto.
‫Já temos isso aberto aqui.
‫Não precisamos de uma janela real.
‫Vamos dar uma olhada no Data Bluebook para bulldozes.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, temos que tentar um trem inválido, certo, então posso apenas colocar um link aqui
‫para que saibamos que os dados foram baixados
‫do Kagle Bluebook para competição de bulldozes.
‫E então você pode entrar nesta competição e eles já nos deram algumas informações, então
‫podemos colocar algo assim.
‫Então, podemos apenas copiar isso para nos lembrar de qual trem é válido e testado.
‫Novamente, isso seria diferente dependendo do conjunto de dados com o qual você está trabalhando.
‫Vamos colocá-lo aqui.
‫Portanto, tente validar o teste você.
‫Então, alguém que é novo nisso seria capaz de examinar nosso notebook e ver o que está acontecendo.
‫Existem três conjuntos de dados principais e vamos apenas colocar o link aqui.
‫Tudo isso faz parte da comunicação do seu trabalho, certo?
‫Então é isso que você quer quando está fazendo coisas, aprendizado de máquina de qualquer tipo de projeto
‫de codificação, pode ser fácil meio que se perder fazendo seu próprio conjunto de projetos e então outra pessoa começa a fazer isso
‫porque você o fez tudo no seu próprio estilo.
‫Eles vão ficar tipo, oh, uau, o que está acontecendo aqui?
‫Então é isso que estamos tentando fazer.
‫Estamos tentando ajudar nosso futuro, assim como qualquer outra pessoa compartilharia nosso trabalho.
‫Portanto, avaliação.
‫Podemos ir às competições KAGO.
‫Sempre que uma competição for postada no Kagle, haverá uma visão geral.
‫Haverá alguns prêmios.
‫Vai ser uma descrição do que está acontecendo aqui e vai haver uma avaliação.
‫Então, como você ganha a competição?
‫Então aqui é onde seremos mostrados.
‫A métrica de avaliação para esta competição é a arte e SLA ou erro de log quadrático médio.
‫Uau, isso é um bocado entre os preços de leilão reais e previstos.
‫Veja, isso é o que todas as métricas de avaliação são, é uma comparação entre os preços de leilão reais e
‫previstos.
‫Então o que faremos é copiar isso aqui.
‫Aqui vamos nós.
‫E não se preocupe, vamos dar uma olhada nisso.
‫Na verdade, não examinamos o que R. M. é, mas passamos significa Guerrera.
‫Agora, você pode ser capaz de inferir disso que a raiz quadrada média do erro logístico é apenas a raiz do quadrado principal
‫abaixo de zero.
‫Mas veremos isso quando chegarmos à avaliação.
‫Para mais informações sobre a avaliação deste projeto, consulte.
‫Vamos colocar outro link lá.
‫Bem, como nosso objetivo com a maioria das métricas de regressão, podemos puxar aqui, observe, o objetivo
‫para a maioria das métricas de avaliação de regressão é minimizar o erro.
‫Por exemplo, nosso objetivo para este projeto será construir um modelo de aprendizado de máquina, que minimiza.
‫E um.
‫Então, isso é para métricas de regressão, certo?
‫Se você cometeu um erro absoluto e isso ou Main Squarer, seu objetivo é muitas vezes minimizá-lo e
‫agora recursos.
‫Então, é aqui que queremos dar uma olhada nas diferentes partes dos dados.
‫Portanto, se chegarmos a Kagle e dermos uma olhada nos dados, esse conjunto de dados virá com um dicionário de dados.
‫E o bom é que baixamos que está no formato de um arquivo Excel.
‫Essa é a extensão do Excel.
‫Agora, não tenho Excel no meu computador, mas o bonito é que você pode abrir arquivos do Excel e planilhas do Google,
‫que é o que fiz aqui.
‫Então, o que veremos é que ainda temos um conjunto de dados importante, mas essas são as diferentes colunas que veremos em
‫um segundo.
‫E o que isso vai nos dizer é, OK.
‫Essa é a ideia de vendas.
‫Essa é uma vendedora de coluna.
‫A descrição é um identificador único de uma determinada venda de máquina em leilão.
‫Maravilhoso.
‫Então, eu posso copiar isso.
‫Qualquer um com um link Lincoln view beautiful e vai colocar aqui.
‫Kaggle fornece um dicionário de dados.
‫Detalhando todos os recursos do conjunto de dados, você pode visualizar esses dados.
‫No Planilhas Google, coloque outro link lá.
‫Lindo, então assim sabemos o que está acontecendo lá com o que está acontecendo na América.
‫Não fizemos muito aqui.
‫Direito.
‫Não exploramos nada disso.
‫Mas o que eu prefiro fazer é apenas dar uma risadinha e então decifrar o código o mais
‫rápido possível.
‫Vamos terminar esse vídeo aí.
‫Então, já passamos pelas etapas um antes.
‫Bom e simples, certo?
‫Definimos nosso problema para saber o que estamos fazendo.
‫Nós sabemos de onde vêm os dados.
‫Sabemos para qual métrica de avaliação estamos avançando, graças a Kagle e, felizmente, Kagle forneceu um dicionário
‫de dados para nós.
‫E essas coisas, você nem sempre vai entendê-las assim desde o início.
‫Então, pode ser que isso aconteça se você não tiver essas coisas, se não tiver uma definição de
‫problema, se seus dados não estiverem em uma fonte que você possa facilmente baixar de um link ou se sua métrica de avaliação não
‫estiver apenas dado a você.
‫O mesmo acontece com o dicionário de dados.
‫Essas são coisas que talvez você precise fazer algumas pesquisas para fazer.
‫Mas, felizmente para este projeto em particular, já os temos.
‫Então, sem mais delongas, uma vez que nossas ferramentas estão prontas, vamos importar os dados e começar.