‫真漂亮｡
‫现在, 我们已经设置好了Jupyter Notebook, 我们的工具非常重要, 这要归功于与Conda一起安装的工具｡
‫让我们给予这个坏男孩起个名字吧｡
‫端到端｡
‫推土机价格回归｡
‫漂亮又简单｡
‫好极了｡
‫我们要做的是, 首先在笔记本上加上一些标题｡
‫所以我们有一些我们正在做的结构｡
‫我们要做的是引入这个框架｡
‫我们在这里得到了所有的六个步骤｡
‫问题､ 定义､ 数据评估（检查Kaggle使用的评估指标）､
‫建模和实验｡
‫那就这么办吧｡
‫我们将在上面创建一个新单元格, 以验证我们的笔记本电脑｡
‫那我们从什么开始呢？
‫我们给予它一个漂亮的标题｡
‫所以预测推土机的销售, 使用机器学习｡
‫我们在这里画个表情符号｡
‫我们走吧｡
‫经常使用｡
‫好主意｡
‫我们会把这变成减价｡
‫好极了｡
‫所以在这个笔记本里｡
‫我们将通过一个机器学习项目的例子来预测推土机的销售｡
‫很简单, 对吧｡
‫我们希望尽快进入建模和代码工作｡
‫所以这些布局只是在开始的时候帮助我们｡
‫那么问题的定义还是下一个数据呢？
‫第三个是我甚至记不起我的头顶是什么｡
‫我们回去吧
‫记住, 这就是为什么我们有这个, 所以我们可以检查出来｡
‫评价得像是在那里未成年, 但这些事还是会发生的, 对不对？
‫无论你什么时候投入到每个项目中, 它都不会像, 你知道,
‫从一开始就把所有要做的事情都记在心里｡
‫这就是机器学习｡
‫实验功能｡
‫让我们先看一下这些, 然后也许下面的某个地方会是模特之类的, 但我们会等到我们到达那个点｡
‫所以让我们用一句话来定义我们的问题｡
‫我们会回到卡格尔｡
‫如果我们转到概览, 就可以了｡
‫你可以把它写进去, 但我们会用我们自己的话重写｡
‫这样更有趣, 不是吗？
‫所以我们就来这里｡
‫我们该叫它什么呢？
‫嗯嗯嗯
‫根据推土机的特性, 我们能在多大程度上预测其未来的销售？
‫和以前的例子多少类似的推土机已出售｡
‫这有道理吗？
‫所以我们这里的目标是用一些数据来建立一个机器学习模型, 来预测未来推土机的销售｡
‫现在是数据｡
‫现在, 我们已经导入了这个｡
‫如果我们看一下打开的笔记本, 这里已经打开了｡
‫我们不需要额外的窗口｡
‫让我们看一下推土机的数据蓝皮书｡
‫我们走吧｡
‫所以你得试试一辆无效的火车｡
‫好吧, 我在这里放个链接｡
‫那我们走吧｡
‫这些数据是从Kaggle蓝皮书“推土机比赛”下载的｡
‫然后你可能会参加这个有线电视比赛,
‫他们已经给了我们一些信息, 所以我们可能会放一些这样的东西, 所以我们可能会复制这个来提醒自己什么是列车有效和测试｡
‫同样, 这将根据您使用的数据集而有所不同｡
‫我们把它放在这里｡
‫所以尝试, 验证和测试, 这样一个新的人就可以浏览我们的笔记本, 然后说, 哦, 好的,
‫我知道发生了什么｡
‫这里有三个主要的数据集, 我们把链接放在这里｡
‫这都是你工作交流的一部分, 对吧？
‫这就是你在做机器学习或任何编码项目时想要的,
‫你很容易迷失在自己的项目中, 然后其他人就开始了｡
‫因为你已经用自己的风格完成了这一切, 他们会说, 哦, 哇, 这是怎么回事？
‫这就是我们要做的｡
‫我们正在努力帮助我们未来的自己, 以及其他任何人将分享我们的工作｡
‫如此评价｡
‫我们可以来Kaggle比赛时, 一个比赛是张贴在Kaggle｡
‫会有一个概述, 会有一些奖品, 会有一个对这里发生的事情的描述,
‫会有一个评估｡
‫那么, 您如何赢得竞争？
‫我们将在这里展示此竞争的评估指标, 即均方根对数误差｡
‫哇哦｡
‫这是一个在实际和预测拍卖价格之间的差距｡
‫看, 这就是我们所有的估价指标, 是实际拍卖价格和预测拍卖价格之间的比较｡
‫我们要做的就是把它复制到这里｡
‫我们走吧｡
‫小姐...
‫艾丽｡
‫别担心, 我们会去看看的｡
‫我们还没有讨论埃姆斯利是什么, 但我们讨论了均方误差｡
‫现在, 你可能可以从这里推断出, 粗略的均方对数误差就是均方对数年代的根｡
‫但我们在评估时会看到这一点｡
‫有关此项目评估的更多信息, 请查看｡
‫我们要在那里放另一个链接｡
‫好吧, 我知道了
‫因此, 作为我们大多数回归指标的目标, 我们可以将其放在这里｡
‫注大多数回归评估指标的目标是最小化误差｡
‫例如, 我们这个项目的目标将是建立一个机器学习模型, 最小化和减缓｡
‫这是四个回归指标, 对吧？
‫如果你有平均绝对误差可能或均方误差, 你的目标往往是最小化它和现在的特点｡
‫这就是我们要看一下数据有哪些不同的部分｡
‫如果我们来到Kaggle, 看看数据, 这个数据集附带了一个数据字典｡
‫好的方面是我们下载了一个Excel文件｡
‫这是Excel的扩展名｡
‫现在, 我的电脑上没有Excel, 但美妙的是你可以在Google工作表中打开Excel文件,
‫这就是我在这里所做的｡
‫我们将看到, 我们已经导入了数据集, 但这些是不同的列｡
‫我们马上就来看看｡
‫这将告诉我们, 好的, 这是销售ID, 这是列销售ID｡
‫该描述是拍卖机器的特定销售的唯一标识符｡
‫好极了｡
‫所以我可能会复制这个｡
‫任何有链接的人都可以查看美丽, 并把它放在这里｡
‫Kaggle提供了一个数据字典｡
‫详细说明数据集的所有特征｡
‫您可以查看此数据｡
‫在谷歌床单上｡
‫所以我会在那里放另一个链接｡
‫真漂亮｡
‫这样我们就可以知道那里发生了什么, 以及一分钟内发生了什么｡
‫我们在这里根本没做什么, 对吧？
‫我们还没有探索过这些｡
‫但我更喜欢做的是设置这个小布局, 然后尽快破解代码｡
‫我们会在那里完成这段视频｡
‫我们已经完成了步骤1到4, 非常简单, 对吧？
‫我们已经确定了我们的问题｡
‫所以我们知道我们在做什么｡
‫我们知道数据的来源｡
‫感谢Kaggle, 我们知道我们正在朝着什么样的估值指标发展,
‫感谢Kaggle为我们提供了一个数据字典, 这些东西你不会总是从一开始就得到, 就像这样简单｡
‫所以这就是它可能采取的地方｡
‫如果你没有这些东西, 如果你没有一个问题的定义,
‫如果你的数据不是在一个来源, 你可以很容易地从一个链接下载, 或者你的评估指标不是只给你｡
‫与数据字典相同｡
‫这些事情你可能要做一些研究才能做, 但幸运的是, 对于这个特定的项目, 我们已经有了｡
‫既然我们的工具已经准备好了, 那么我们就不再多说什么了, 让我们导入数据并开始吧｡