‫Hermosa.
‫Ahora tenemos configurado nuestro portátil Jupiter y nuestras herramientas son importantes gracias a la instalación de Condah.
‫Vamos a ponerle nombre a este chico malo para terminar la regresión de precios de Bodos, agradable y simple.
‫Maravilloso.
‫Y lo que vamos a hacer es comenzar con algunos encabezados en nuestro cuaderno para tener una
‫estructura de lo que estamos haciendo.
‫Y lo que vamos a hacer es incorporar este marco.
‫Así que aquí obtenemos los seis pasos de la evaluación de datos de definición, que obtienen Kagle para una métrica de
‫evaluación.
‫Usan funciones, modelado y luego experimentos.
‫Así que hagámoslo.
‫Creará una nueva celda arriba aquí solo para embellecer en el cuaderno.
‫Entonces, ¿con qué podemos empezar esto?
‫Le daremos un bonito título.
‫Entonces, predecir el precio de venta de las excavadoras mediante el aprendizaje automático.
‫Pongamos un pequeño emoji aquí.
‫Aquí vamos.
‫Usado frecuentemente.
‫Bueno
‫Convertiremos esto en rebajas.
‫Maravilloso.
‫Así que en este cuaderno.
‫Vamos a pasar por un proyecto de aprendizaje automático de ejemplo con el objetivo de predecir el precio de venta de las excavadoras, de
‫forma simple y sencilla, ¿verdad?
‫Queremos entrar en el modelado y trabajar en el código lo más rápido posible.
‫Así que este tipo de diseños es solo para ayudarnos al principio.
‫Entonces, definición del problema, ¿cuál fue un dato excelente?
‫El número tres es que ni siquiera puedes recordar lo que me pasa por la cabeza.
‫Volvamos.
‫Es por eso que tenemos esto para que podamos verificarlo.
‫La evaluación tenía una mente así.
‫Pero estas cosas sucederán, ¿verdad?
‫Cada vez que te sumerges en cada proyecto no va a ser, ya sabes, todo lo que hay que
‫hacer de memoria desde el principio.
‫Eso es lo que es el aprendizaje automático.
‫Funciones de experimentación.
‫Repasemos estos.
‫Y luego tal vez por aquí en algún lugar habrá modelado o lo que sea, pero esperaremos hasta llegar a ese
‫punto.
‫Así que definamos nuestro problema en una sola oración.
‫Regresaremos a Kagle.
‫Entonces, si vamos a la descripción general, ahí vamos.
‫Podríamos poner eso, pero lo reescribiremos con nuestras propias palabras.
‫Eso es un poco más divertido, ¿no?
‫Así que ven aquí.
‫¿Cómo podríamos llamar a esto?
‫Mmmm, ¿qué tan bien podemos predecir el precio de venta futuro de una excavadora, dadas sus características?
‫Y ejemplos anteriores de cuánto se han vendido excavadoras similares.
‫¿Tiene sentido?
‫Entonces, nuestro objetivo aquí es usar algunos datos para construir un modelo de aprendizaje automático para predecir el precio de venta de las
‫excavadoras en el futuro y ahora los datos.
‫Ahora, ya hemos importado estas cosas.
‫Echemos un vistazo al cuaderno Drebin abierto.
‫Ya tenemos esto abierto aquí.
‫No necesitamos una ventana real.
‫Echemos un vistazo a Data Bluebook para excavadoras.
‫Aquí vamos.
‫Así que tenemos que probar un tren no válido, de acuerdo, así que podría poner un enlace
‫aquí para que sepamos que los datos se descargan
‫del Kagle Bluebook para la competencia de excavadoras.
‫Y luego puede que entres en esta competencia y ya nos hayan dado algo de información, por lo que
‫podríamos poner algo como esto.
‫Así que podríamos copiar esto para recordarnos qué tren son válidos y testeados.
‫Nuevamente, esto sería diferente dependiendo del conjunto de datos con el que esté trabajando.
‫Lo pondremos aquí.
‫Así que trata de validar y ponerte a prueba.
‫Entonces, alguien que sea nuevo en esto podría revisar nuestro cuaderno y ver qué está sucediendo.
‫Hay tres conjuntos de datos principales y solo vamos a poner el enlace aquí.
‫Todo esto es parte de la comunicación de tu trabajo, ¿verdad?
‫Entonces eso es lo que quiere cuando está haciendo cosas, aprendizaje automático de cualquier tipo de proyecto de
‫codificación, puede ser fácil perderse en la creación de su propio conjunto de proyectos y luego alguien más se encarga de ello
‫porque usted lo ha hecho. todo a tu estilo.
‫Van a estar como, oh, guau, ¿qué está pasando aquí?
‫Entonces esto es lo que estamos tratando de hacer.
‫Estamos tratando de ayudarnos a nosotros mismos en el futuro, así como a cualquier otra persona con la que compartiría nuestro trabajo.
‫Entonces evaluación.
‫Podemos venir a las competiciones de KAGO.
‫Siempre que se publique una competencia en Kagle, habrá una descripción general.
‫Habrá algunos premios.
‫Va a ser una descripción de lo que está pasando aquí y habrá una evaluación.
‫Entonces, ¿cómo se gana la competencia?
‫Así que aquí es donde se nos mostrará.
‫La métrica de evaluación para esta competencia es el arte y el SLA o error de registro cuadrático medio.
‫Vaya, eso es un bocado entre los precios de subasta reales y previstos.
‫Mira, eso es lo que son todas las métricas de evaluación, es una comparación entre los precios de subasta reales y
‫previstos.
‫Entonces, lo que haremos es copiar esto aquí.
‫Aquí vamos.
‫Y no se preocupe, vamos a echarle un vistazo.
‫En realidad, no hemos repasado lo que R. METRO. es, pero nos hemos pasado por encima del medio Guerrera.
‫Ahora, es posible que pueda inferir de esto que el error de registro cuadrático medio de la raíz es solo la raíz del cuadrado principal por
‫debajo de cero.
‫Pero veremos eso cuando lleguemos a la evaluación.
‫Para obtener más información sobre la evaluación de este proyecto, consulte.
‫Vamos a poner otro enlace ahí.
‫Bueno, como nuestro objetivo con la mayoría de las métricas de regresión, podríamos entrar aquí, tenga en cuenta que el
‫objetivo de la mayoría de las métricas de evaluación de regresión es minimizar el error.
‫Por ejemplo, nuestro objetivo para este proyecto será construir un modelo de aprendizaje automático, que minimiza.
‫Y a.
‫Entonces eso es para métricas de regresión, ¿verdad?
‫Si cometió un error absoluto y eso o Main Squarer, su objetivo a menudo es minimizarlo y ahora
‫las funciones.
‫Así que aquí es donde queremos echar un vistazo a las diferentes partes de los datos.
‫Entonces, si llegamos a Kagle y echamos un vistazo a los datos, este conjunto de datos viene con un diccionario de datos.
‫Y lo bueno es que lo hemos descargado en forma de archivo Excel.
‫Esa es la extensión de Excel.
‫Ahora, no tengo Excel en mi computadora, pero lo hermoso es que puedes abrir archivos de Excel y Hojas de cálculo de Google,
‫que es lo que hice aquí.
‫Entonces, lo que veremos es que todavía tenemos un conjunto de datos importante, pero estas son las diferentes columnas que veremos en
‫un segundo.
‫Y lo que esto nos va a decir es, está bien.
‫Entonces esta es la idea de ventas.
‫Ésa es una vendedora de columnas.
‫La descripción es un identificador único de una venta particular de máquina en una subasta.
‫Maravilloso.
‫Entonces podría copiar esto.
‫Cualquiera que tenga un enlace Lincoln verá hermoso y póngalo aquí.
‫Kaggle proporciona un diccionario de datos.
‫Al detallar todas las características del conjunto de datos, puede ver estos datos.
‫En Hojas de cálculo de Google, coloque otro enlace allí.
‫Hermoso, de esa manera sabemos lo que está sucediendo allí con lo que está sucediendo en Estados Unidos.
‫No hemos hecho mucho aquí.
‫Derecha.
‫No los hemos explorado en absoluto.
‫Pero lo que prefiero hacer es soltar esta risita y luego descifrar el código lo antes
‫posible.
‫Terminaremos este video allí.
‫Así que hemos pasado por el paso uno antes.
‫Agradable y simple, ¿verdad?
‫Hemos definido nuestro problema para que sepamos lo que estamos haciendo.
‫Sabemos de dónde provienen los datos.
‫Sabemos hacia qué métrica de evaluación nos estamos moviendo, gracias a Kagle y, afortunadamente, Kagle nos ha proporcionado
‫un diccionario de datos.
‫Y estas cosas, no siempre las obtendrás desde el principio tan simples como esto.
‫Entonces, aquí es donde podría llevar si no tuviera estas cosas, si no tuviera una definición de
‫problema, si sus datos no estuvieran en una fuente que pudiera descargar fácilmente desde un enlace o si su métrica de evaluación no
‫te acabo de dar.
‫Lo mismo ocurre con el diccionario de datos.
‫Estas son cosas para las que quizás tenga que investigar un poco.
‫Pero afortunadamente para este proyecto en particular, ya los tenemos.
‫Entonces, sin más preámbulos, ya que nuestras herramientas están listas, importemos los datos y comencemos con ellos.