‫تمام.
‫لقد قمنا الآن بعمل نسخة من إطار البيانات الأصلي الخاص بنا.
‫يمكننا البدء في تعديل DF temp دون أي قلق من إتلاف بياناتنا الأصلية.
‫لذا ، إذا احتجنا في أي وقت للعودة إليه ، فلن نستطيع ذلك دون أي مشاكل على الإطلاق.
‫إذن ما سنفعله في هذا الفيديو هو أننا سنأخذ هذه التواريخ ، وسنستخدم وقت تاريخ الباندا ، بالإضافة
‫إلى بعض سمات تاريخ وقت الباندا لإثراء مجموعة بياناتنا.
‫وإذا كنت تتساءل ما الذي تتحدث عنه دان لإثراء مجموعة البيانات لدينا؟
‫حسنًا ، هناك القليل من الممارسات التي نحن على وشك الغوص فيها تسمى هندسة الميزات.
‫إذا كنت تتذكر حق النسخ الاحتياطي في الخطوة الرابعة.
‫حسنًا ، لقد غطينا الكثير بالفعل.
‫لدينا مجموعة كاملة من الميزات وكلها مدرجة هنا.
‫ما تعنيه هندسة الميزات هو إما إنشاء ميزة جديدة.
‫لذلك قد يكون شيئًا ما مثل نطاق الاستخدام مختلفًا تمامًا عن نطاق الاستخدام
‫، لكننا سنضيفه هنا فقط ومن ثم قد يكون هناك وصف أو سنغوص في واحدة منها ونذهب إلى تاريخ الإبحار ونقوم
‫بتغييره قليلاً.
‫هذه هي عملية هندسة الميزات ، لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫لكن مع المواعيد الآن ، كيف يمكننا فعل ذلك؟
‫حسنًا ، أولاً وقبل كل شيء ، سنراه عمليًا.
‫ثم سنناقش ما يحدث.
‫هذا شيء قد ترغب في القيام به في أي وقت تقريبًا.
‫سلسلة المشروع الذي تعمل عليه.
‫لذلك دعونا نجعل عنوانًا صغيرًا هنا.
‫أضف معلمات التاريخ والوقت لعمود تاريخ البيع.
‫رائع.
‫وللباندا وقت تاريخ الباندا الصغير الجميل.
‫حسنًا ، لقد قمت للتو بعمل بيانات الباندا.
‫أحصل على سمات وقت وتاريخ سعيد.
‫هذا ما سنستخدمه ، أليس كذلك؟
‫لقد قمنا بتحويل عمود تاريخ البيع إلى فهرس تاريخ ووقت.
‫انظر ، إنها غير قابلة للتغيير ومجموعة بيانات التاريخ والوقت ، ما يمكننا فعله الآن هو الوصول إلى بعض سمات
‫ذلك التاريخ.
‫وهذا ما أعنيه هنا.
‫لذلك يمكننا أن نذهب إلى العام ، العام الذي يقع فيه هذا التاريخ ، والشهر ، واليوم ، والساعة ، والدقيقة ،
‫والثانية ، والميكروثانية نانو ثانية بعيدًا.
‫هذا يصبح عميقًا جدًا.
‫هل هي بداية الشهر؟
‫هل هي نهاية الشهر؟
‫هل هي بداية الربع؟
‫الآن ، أريدك أن تفكر في لماذا قد تكون هذه القيمة لهذه الميزات ذات قيمة فقط دون حتى رؤيتها
‫، دون حتى ترميزها؟
‫إذا كنت تجري عملية بيع ، فلماذا تكون فكرة جيدة أن تعرف ما إذا كانت نهاية الربع أو بداية الربع
‫أو بداية شهر أو شيء من هذا القبيل أم لا؟
‫لماذا يكون؟
‫حاليا.
‫لا بأس إذا كنت غير متأكد.
‫لكن هذا جزء من كونك عالم بيانات أو مهندس تعلم آلي.
‫حق؟
‫يتعلق الأمر بمعرفة القليل عن كل شيء.
‫لذلك إذا كنت تعمل على مبيعات السلاسل الزمنية ، فربما تكون فكرة جيدة أن تعرف ما
‫إذا كانت بداية الربع لأن المبيعات قد تزداد لأنها بداية الربع أو ربما تكون نهاية الربع والمبيعات
‫تنخفض لأن كل شخص يعاني من ضيق في الميزانية وربما إذا كانت هذه هي بداية العام ، فلا أحد
‫يريد شراء أي شيء ، لكنها نهاية العام.
‫والناس مثل ، أوه نعم ، دعونا ، دعونا نستخدم بقية ميزانيتنا ، دعونا نشتري الكثير من الأشياء.
‫ليس عليك معرفة المعرفة المتعمقة.
‫هذا مجرد شيء واحد يمكنك القيام به لإثراء كائنات التاريخ والوقت.
‫لذا دعنا ندخل هنا.
‫كيف يمكننا عمل ذلك؟
‫يمكننا إضافة عمود.
‫ما سنفعله هو إضافة معلمة تاريخ ووقت لعمود تاريخ البيع في نهاية DF temp.
‫والآن مرة أخرى الحديث عنها ليس جيدًا مثل إلقاء نظرة.
‫لذلك سنقول ، حسنًا ، وكيف سنفعل هذا؟
‫إذن ما نفعله هنا هو أننا نجعل سنة بيع مؤقتة لعمود DF تساوي تاريخ بيع DF المؤقت.
‫هذا يعني أننا نصل إلى عمود تاريخ البيع ومن ثم يمكننا الوصول إلى جزء التاريخ
‫والوقت من تاريخ البيع باستخدام وقت التاريخ ومن ثم يمكننا الوصول إلى سمة السنة.
‫عن طريق وضع.
‫سنة.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على هذا.
‫ما يخبرنا هذا الكلام؟
‫DateTime مؤشر نقطة السنة.
‫عام النهار.
‫قبل أن نعيد تعيين عمود ، دعنا نأخذ الصف الأول ونرى ما يفعله هذا.
‫1989.
‫تمام.
‫الآن ، لنفعل الشيء نفسه مرة أخرى.
‫لكن دعونا نفعل ذلك مع DE.
‫آه.
‫تمام.
‫17.
‫حسنا.
‫والآن إذا فعلنا ذلك بدون أي شيء.
‫لذلك إذا انتهينا للتو من تاريخ البيع.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫لذلك نرى أنه تم الوصول إليه في العام ، والذي تم الوصول إليه في اليوم.
‫لذلك دعونا نثري إطار البيانات لدينا ببضعة أعمدة تتعلق بهذه القيم المختلفة.
‫وإذا لم تكن متأكدًا مما أعنيه ، فلنرى في أحد الإجراءات ، إذا كنت في شك ،
‫قم بتشغيل الكود ، لنفترض أن العام يساوي ذلك.
‫وبعد ذلك ما قد نفعله هو أننا قد نفعل شهرًا ، ويومًا ، ويومًا من الأسبوع ، ويومًا من العام ، وبالطبع يمكننا فعل
‫المزيد.
‫لكن في جوهر الوقت ، حقًا ، يمكننا عمل وظيفة تقوم بكل هذه الأشياء بشكل أساسي.
‫لكن ما سنفعله هو مجرد عمل خمسة أو ستة لشرح الأمر.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫يمكننا نسخها ، لكننا سنتدرب على ترميزها.
‫لذلك نذهب هنا.
‫شهر البيع يساوي تاريخ البيع المؤقت ، طلب علامة تبويب تاريخ البيع كامل d شهر ويوم البيع المؤقت يساوي تحديد
‫مؤقت وليس تاريخ البيع dty day def temp وسنذهب في يوم البيع من الأسبوع.
‫كان ذلك عندما قلنا يوم من الأسبوع.
‫هل يمكنك قراءة ذلك؟
‫ربما نفعل.
‫حالة الجمل جميلة تساوي def temp dot date dot dot dot day of week def تاريخ البيع المؤقت للسنة يساوي
‫def temp.
‫الآن ، كما ترون ، هناك الكثير من التعليمات البرمجية الزائدة هنا.
‫قد تكون هناك وظيفة في مكان ما هناك.
‫يعد هذا تحديًا جيدًا بالنسبة لك هو معرفة ما إذا كان بإمكانك العمل بهذه الطريقة وربما
‫حتى الانتقال إلى وثائق PANDAS وإضافة بعض المعلمات المختلفة إليها لإثراء مجموعة البيانات الخاصة بنا.
‫والآن ماذا تعتقد أن هذا قد يفعل؟
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة.
‫سنقوم بتشغيل ذلك ثم نذهب هنا.
‫درجة الحرارة Def.
‫سنقوم بعرض الرأس وسنقوم بنقله حتى نتمكن من رؤية جميع الأعمدة.
‫دعنا نذهب مباشرة إلى الأسفل.
‫هناك نذهب.
‫إذن ما فعلناه هو أننا خلقنا.
‫انظر ، هذا هو عامنا ، وأشهرنا ، ويوم البيع اليومي لدينا من الأسبوع.
‫إنه يومنا من العام.
‫لقد أنشأنا هذه الأعمدة الخمسة.
‫وما تم إنجازه هو أنه تم أخذ تاريخ البيع واستخراج بعض هذه القيم وإضافتها كمزيد من الميزات في
‫النهاية الخلفية لإطار البيانات الخاص بنا.
‫الآن ، بالطبع ، لن يتم إدراج هذه الميزات في قاموس البيانات الخاص بنا ، ولكن إذا أردنا الدخول ومشاركتها
‫مع شخص آخر ، فربما يكون هذا شيئًا نضيفه إلى قاموس البيانات.
‫لكننا نريد أن نفعل ذلك الآن.
‫وبهذه المعلومات هنا ، ربما لم نعد بحاجة إلى عمود تاريخ البيع بعد الآن.
‫هذه هنا؟
‫ربما زائدة قليلا الآن.
‫لذا ما قد نفعله هو إزالة ذلك.
‫لذلك دعونا نسقطها.
‫لذلك سنضع هنا تعليقًا صغيرًا.
‫لقد قمنا الآن بإثراء إطار البيانات الخاص بنا وتذكرنا لأننا نعمل على DF ، لكننا نحتاج إلى عودة عمود
‫Saoudite.
‫يمكننا العودة إلى DF لدينا إطار البيانات الأصلي الذي قمنا باستيراده.
‫لقد قمت الآن بإثراء إطار البيانات الخاص بنا بميزات التاريخ والوقت ، يمكننا إزالة saoudite لذا دعنا نذهب df
‫temp dot drop وسنذهب إلى تاريخ البيع على المحور يساوي واحدًا في مكانه يساوي صحيحًا.
‫تذكر أن الوضع في مكانه يحدث في مكانه حتى لا نضطر إلى الانتقال إلى df عشرة يساوي.
‫رائع.
‫الآن ، إذا حاولنا القيام بذلك ، فسنحصل على خطأ لأن سعودي لم يعد موجودًا بعد الآن.
‫لكن هذا جيد لأن لدينا المعلومات.
‫إنه الآن فقط عبر خمسة أعمدة مختلفة.
‫بوم ، بوم ، بوم ، بوم ، بوم.
‫وإذا أردنا استعادته في أي وقت ، فيمكننا العودة إلى إطار البيانات الأصلي الخاص بنا.
‫حاليا.
‫أود أيضًا التحقق من قيم الأعمدة المختلفة.
‫الآن هذا كل شيء عن تحليل البيانات الاستكشافية والكتابة من أكاديمية الإمارات الدبلوماسية.
‫إنه مجرد فحص حقًا لما يحدث وما قد نفعله.
‫لذلك دعونا نختار واحدة.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫ماذا عن الدولة؟
‫الولاية الأمريكية التي حدث فيها البيع.
‫أتساءل أي ولاية لديها أكبر عدد من المبيعات؟
‫إذا كنت من الولايات المتحدة ، أيا كانت الولاية التي تعيش فيها ، فهل تحسب.
‫هل تعتقد أنك حققت أكبر قدر من المبيعات؟
‫لنلقي نظرة.
‫قيمة مهمة.
‫ربما ستكون وايومنغ.
‫رقم.
‫فلوريدا.
‫تكساس.
‫تحدث الكثير من المبيعات.
‫رائع.
‫تمام.
‫هكذا تفعل واشنطن.
‫لماذا حتى بيع واحد؟
‫لا يمكنني رؤيته في تلك القائمة.
‫ربما يمكنك.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫وايومنغ.
‫أوه.
‫1672.
‫تمام.
‫لذلك هذا جزء آخر من.
‫يمكنك التحقق من المزيد من الأعمدة إذا كنت تريد.
‫يمكنك مراجعة حسابات القيم المختلفة والتحقق منها.
‫تذكر أن قيمة التهم مفيدة حقًا.
‫هذا هو أنك تنظر فقط إلى انتشار البيانات.
‫هذه طريقة أخرى للنظر إلى التوزيع.
‫لن أتعب من استكشاف البيانات.
‫دعونا نفعل النمذجة.
‫نعم ، لنفعل ذلك.
‫هذه طريقة أكثر متعة لبناء نموذج التعلم الآلي.
‫هل فعلت ما يكفي يا آدا؟
‫يمكن أن تفعل المزيد دائمًا ، ولكن لنبدأ في القيام ببعض النماذج المدفوعة ADA الآن ما هو النموذج الذي يحركه ADA؟
‫حسنًا ، لأن هناك الكثير من الميزات هنا.
‫يمكننا قضاء اليوم كله في استعراض كل عمود من هذه الأعمدة ، وإيجاد قيمة التهم ، والقيام بمخطط
‫التوزيع ، وإنشاء المزيد من المؤامرات.
‫لكن في نهاية اليوم ، نعرف نوعًا ما هو مقياس التقييم الخاص بنا.
‫فلماذا لا نحاول ونتجه نحو ذلك؟
‫وإذا استطعنا ، حسنًا ، كيف يمكننا بناء نموذج؟
‫لنقم ببناء نموذج للتعلم الآلي.
‫لكن تذكر ، ماذا نحاول أن نفعل؟
‫حسنًا ، إذا عدنا ، فلنتحقق من DataFrame.
‫نحاول استخدام جميع المتغيرات المستقلة للتنبؤ بسعر البيع.
‫حسنا.
‫وهذا يعني أنه إذا أسقطنا جميع الأعمدة ، وسعر البيع المنخفض ، فيجب أن يكون هذا هو X الخاص بنا.
‫ثم إذا استخدمنا سعر البيع ، العمود نفسه ، يجب أن يكون Y.
‫ولكن ما نوع نموذج التعلم الآلي الذي نستخدمه؟
‫حسنًا ، تذكر ، لدينا خريطة تعلم الآلة للقرض النفسي.
‫إذا ذهبنا هنا لاختيار التقدير الصحيح.
‫وهذا هو مؤمننا القديم.
‫لذا إذا بدأنا هنا ، إذا مررنا بهذا ، فهل لدينا أكثر من 50 عينة؟
‫نعم.
‫هل نتوقع فئة؟
‫رقم.
‫توقع كمية؟
‫نعم ، نحن نتوقع رقمًا.
‫نحن نقوم بمشكلة انحدار.
‫الآن ، إذا أردنا متابعة ذلك ، فلدينا مجموعة من خيارات النماذج المختلفة
‫هنا والأخضر.
‫ولكن نظرًا لأن لدينا بالفعل بعض الخبرة مع Random Forest ، مصنف غابة عشوائي ، فإن ما يمكننا
‫فعله هو التحقق من نظيرتها ، الانحدار العشوائي للغابات.
‫لذا إذا كنا سنمر هنا ، غابة من الأشجار العشوائية ، فهناك مصنف وهناك انحدار عشوائي
‫للغابات.
‫حسنا.
‫حسنًا ، دعنا نرى ما يمكننا فعله.
‫لقد رأينا هذا من قبل مع علم النفس تعلم كيفية استيراد نموذج.
‫لذا إذا انتقلنا من مجموعة النقاط العددية وتذكرنا ، إذا كنت تريد أن ترى بالضبط كيفية القيام بذلك ، يمكنك
‫فقط الذهاب إلى معتدي الغابة العشوائي وسيخبرك بما يجب عليك فعله.
‫قد يكون هناك مثال هنا في الأسفل.
‫الآن ننتقل من استيراد مجموعة Skyline Dot ، الانحدار العشوائي للغابات.
‫هذا ما سنفعله.
‫نأسف لاستيراد الغابات العشوائية.
‫بول ، هذا مثير.
‫نحن ندخل في النمذجة بالفعل.
‫سنقوم بإنشاء مثيل للنموذج.
‫إذن فالنموذج يساوي الانحدار العشوائي للغابة وسنقوم بتعيين عدد الوظائف ليساوي سالب واحد.
‫ماذا يعني هذا؟
‫حسنًا ، هذا يعني أنها ستستخدم أكبر عدد ممكن من النوى على جهاز الكمبيوتر الخاص بي لأننا نتعامل مع
‫عدد الصفوف التي نتعامل معها؟
‫درجة الحرارة Def.
‫نريد الأرض.
‫نحن نتعامل مع 412000 وردة.
‫هذا يعني أن نموذج التعلم الآلي الخاص بنا يجب أن يمر عبر 412000 صف بالإضافة إلى ذلك ، حاول حساب جميع
‫الأنماط بين هذه الأعمدة ثم حاول حساب سعر البيع.
‫هذا كثير.
‫وما قد نفعله أيضًا من الآن فصاعدًا هو أن نتذكر كيف اعتدنا أن نضبط.
‫يمكننا القيام بذلك.
‫42 MP عشوائية البذور
‫يمكننا ضبط ذلك في جميع خلايانا.
‫لكن هناك طريقة أخرى للقيام بذلك وهي مع نماذجنا.
‫هناك معلمة تسمى الحالة العشوائية.
‫يمكننا الذهاب إلى Eagles 42 وتذكر التحقق من توثيق ما يحدث.
‫أوه ، نحن لسنا كذلك.
‫لا يمكنني الضغط على علامة تبويب التحول لسبب ما.
‫سأذهب فقط إلى الوثائق هنا.
‫سنرى ما تعنيه الحالة العشوائية.
‫ها نحن ذا.
‫يتحكم في كل من عشوائية إقلاع العينات عند استخدامها ، عند بناء الأشجار ، إذا كان التمهيد
‫صحيحًا ، وأخذ عينات من الميزات التي يجب مراعاتها.
‫تمام.
‫قصة طويلة جدا ، هذا سوف.
‫إنه يتصرف مثل np عشوائي البذور وإذا ذهبنا إلى هنا ووظائف هناك نذهب.
‫لا شيء يعني واحدًا ما لم تكن الوظيفة سالبة واحدة تعني استخدام جميع العمليات.
‫إذن هذان هما اللذان نضعهما ، أليس كذلك؟
‫رائع.
‫ومن أجل ملاءمتها ، سنكون مناسبين ونحتاج إلى إسقاط عمود سعر البيع.
‫إذن هذا هو X الخاص بنا.
‫لذا فإن سعر البيع والمحور يساوي واحدًا.
‫لذلك فإننا نقوم بإسقاط سعر البيع ثم نقوم بتمريره فقط كعمود سعر البيع كهدف.
‫لذلك هذا مناسب على غرار النموذج.
‫هذا هو X وهذا هو سبب سعر بيع الدك.
‫دعونا نرى ما اذا كان يعمل.
‫أوه لا.
‫لدينا خطأ في القيمة.
‫ماذا تقول؟
‫لا يمكن تحويل السلسلة إلى عائم منخفض.
‫آه.
‫هل تعلم لماذا هذا؟
‫هو لأنه إذا ذهبنا معلومات DFKI.
‫جميع بياناتنا ليست في تنسيق رقمي.
‫آه.
‫INT نطاق استخدام كائن int عائم.
‫تمام.
‫ما هو نوع ذلك؟
‫لنلقي نظرة.
‫هذا جزء من أكاديمية الإمارات الدبلوماسية ، أليس كذلك؟
‫أخبرنا نموذج التعلم الآلي لدينا أنه بفضل الأشخاص الرائعين في Psychic Line ، فقد
‫ارتكبوا هذه الأخطاء لمساعدتنا في الخروج مما يحدث.
‫حتى الاستخدام.
‫عذرًا ، لا ، لا تستخدم شريط تحذير من النوع d.
‫لا أعرف ما الذي يحدث في هذا النوع من النوع d.
‫أوه.
‫همم.
‫هدف.
‫لذلك ربما يكون خيطًا أو شيء من هذا القبيل.
‫والشيء الآخر هو ، لقد تذكرت للتو أن لدينا مجموعة كاملة من القيم المفقودة.
‫همم.
‫لذا من خلال ما نعرفه عن نماذج التعلم الآلي لدينا ، نحاول الدخول في النمذجة ، لكن
‫لدينا بيانات ليست رقمية ومجموعة كاملة من البيانات مفقودة.
‫لذا قبل أن نبني نموذج التعلم الآلي ، علينا الاهتمام بذلك.
‫لذلك ربما هذا ما سنفعله خلال مقطعي الفيديو التاليين.
‫سنفعل بعض نماذج أكاديمية الإمارات الدبلوماسية.
‫والشيء الجميل هو أننا حاولنا للتو تشغيل نموذج التعلم الآلي هذا وأخبرنا ، مرحبًا
‫، لا يمكننا ألا يعمل لأن لديك أرقامًا غير موجودة في بياناتك ، لديك بعض السلاسل في بياناتك
‫وإذا أردنا العودة مرة أخرى ، فقد يخبرنا في النهاية أن لدينا بيانات مفقودة.
‫هذا ما نحتاج إلى التعامل معه أولاً.