‫OK, nu we een kopie hebben gemaakt van ons originele dataframe, kunnen we beginnen met het bewerken van DFG-temp zonder dat we ons zorgen hoeven te maken
‫over het beschadigen van onze originele data.
‫Dus als we er ooit op terug moeten komen, kunnen we dat zonder problemen doen.
‫Dus wat we in deze video gaan doen, is dat we deze data nemen.
‫We gaan de datum-tijd van panda's gebruiken, evenals enkele papieren, datum-tijd-attributen om onze dataset te verrijken.
‫En als je je afvraagt wat er gedaan wordt, dan heb je het over het verrijken van onze dataset.
‫Hoewel er weinig praktijk is waar we in gaan duiken, wordt feature-engineering genoemd.
‫Als je het je herinnert, terug naar stap vier, terwijl we al veel hebben behandeld, hebben we een hele reeks functies
‫en deze worden hier allemaal vermeld.
‫Wat feature-engineering betekent, is ofwel het creëren van een nieuwe functie.
‫Dus zoiets als gebruiksband kan compleet anders zijn dan gebruiksman, maar we zouden het hier gewoon
‫toevoegen en dan zou er een beschrijving kunnen zijn of we zouden in een van deze duiken en Saldate gaan.
‫En we veranderen het een beetje.
‫Dus dat is het proces van feature-engineering.
‫Dus laten we dat doen.
‫Maar met de data nu, hoe kunnen we dat doen?
‫Allereerst gaan we het in actie zien.
‫Dan gaan we bespreken wat er aan de hand is.
‫Dit is iets dat u misschien wilt doen voor bijna elk tijdreeksproject waaraan u werkt.
‫Dus laten we hier een kleine kop maken en datum-tijdparameters voor verkoop, datumkolom.
‫Prachtig.
‫En Panda's hebben een mooie kleine panda-datumtijd.
‫Nou, ik heb net panda's gegevens gedaan.
‫Ik krijg trigger happy time attributen.
‫Dit is wat we gaan gebruiken.
‫Rechts?
‫We hebben van onze Saldate-kolom een datum-tijdindex gemaakt.
‫C, ze zijn onveranderlijk en de reeks datum-tijdgegevens.
‫Wat we nu kunnen doen, is toegang krijgen tot enkele attributen van die datum.
‫En dit is wat ik hier bedoel.
‫Dus we kunnen het jaar, het jaar van die datum, de maand, de datum, onze minuut, de
‫seconde, de microseconde nanoseconde ver weg gaan.
‫Dat gaat behoorlijk diep, is het.
‫Het begin van de maand is aan het einde van de maand.
‫Is het het begin van een kwartaal.
‫Nu wil ik dat je nadenkt over waarom deze waarde van deze functies levensvatbaar zou kunnen zijn zonder het zelfs maar te zien,
‫zonder het zelfs maar te versnipperen.
‫Als u iets verkoopt, waarom zou het dan een goed idee zijn om te weten of het het einde van een kwartaal was of het begin van
‫een kwartaal of het begin van een maand of iets dergelijks?
‫Waarom zou het zijn?
‫Het is oké als je niet naar school gaat.
‫Maar dit hoort bij het zijn van een datawetenschapper of een machine learning-ingenieur, toch?
‫Het gaat erom dat je van alles een beetje weet.
‫Dus als u werkt aan de verkoop van TIME-series, is het misschien een goed idee om te weten of
‫dit het begin van een kwartaal is, omdat de verkoop misschien toeneemt omdat dit geen kwartaal is of misschien het einde van een
‫kwartaal is en de verkoop daalt omdat iedereen heeft een krap budget.
‫En misschien als het het begin van het jaar is, wil niemand iets kopen, maar het is het einde van het
‫jaar en mensen denken: oh ja, laten we de rest van ons budget gebruiken.
‫Laten we een heleboel dingen kopen.
‫Je hoeft geen diepgaande kennis te hebben.
‫Dit is slechts één ding dat u kunt doen om uw dagobjecten te verrijken.
‫Dus laten we hier naar binnen gaan.
‫Hoe kunnen we dit doen, we kunnen een kolom toevoegen, wat we kunnen doen is een dagparameter toevoegen voor de Saoedische
‫kolom aan het einde van onze deur.
‫En nu, nogmaals, erover praten is niet zo goed als kijken.
‫Dus we gaan naar Saudi.
‫En hoe zouden we dit doen?
‫Dus wat we hier doen, is dat we een column maken van DFG Temp's Saleema Eagles', D. F. , Tim Saldate.
‫Dit betekent dus dat we toegang hebben tot de Saldate-kolom en dat we dan toegang hebben tot het datum-tijdgedeelte van
‫Saldate met DETI.
‫Dus datum voor datumtijd en dan hebben we toegang tot het jaarattribuut.
‫Door dodgier te plaatsen, laten we hier eens naar kijken.
‫Wat zegt dit ons?
‫Dagindex, welk jaar?
‫Het jaar van de dag.
‫Voordat we zelfs een kolom opnieuw toewijzen, laten we gewoon de eerste rij nemen en kijken wat dit doet 1989.
‫OK, en laten we hetzelfde opnieuw doen, maar laten we het doen met DE.
‫Oké, de 17e.
‫Oké, en als we het nu gewoon met niets deden, dus als we de Saudi deden.
‫Ah, daar gaan we, dus we zien dat dat toegang heeft tot het jaar, dat is toegang tot de dag, dus
‫laten we ons dataframe verrijken met een paar kolommen die betrekking hebben op deze verschillende waarden.
‫En als je niet zeker weet wat ik bedoel, laten we het in actie zien.
‫Voer bij twijfel de code uit, stel dat jaar gelijk is aan dat.
‫En wat we dan zouden kunnen doen, is dat we misschien gewoon maand, dag, dag van de week, dag van het jaar doen.
‫En natuurlijk zouden we meer kunnen doen.
‫Maar in de essentie van tijd kunnen we een functie maken die in principe al deze dingen doet.
‫Maar wat we gaan doen is gewoon vijf of zes doen om te demonstreren.
‫Dus laten we dat doen.
‫We kunnen het kopiëren, maar we gaan oefenen om het uit te coderen.
‫Dus we gaan hier, zeg een maand is gelijk aan def temp, Saldate, Tabora voltooi de maand en DF tijdelijke
‫verkoopdag is gelijk aan temp Saldate de de de temp.
‫En we gaan naar de uitverkoop dag van de week.
‫Toen zeiden we dag van de week.
‫Kun je die memo lezen.
‫Je kunt mooi mixen is gelijk aan def temp punt verkoopdatum deti dart dag van de week def temp verkoop dag van het jaar is gelijk
‫aan def temp.
‫Zoals je kunt zeggen, is hier veel overbodige code.
‫Er kan ergens een functie zijn die een goede uitdaging voor je is om te zien of je kunt functioneren.
‫Is dit jaar misschien zelfs maar naar de panda's documentatie gaan en daar nog een paar verschillende parameters aan toevoegen om onze
‫dataset te verrijken.
‫En wat denk je nu dat dit zou kunnen doen?
‫Laten we dat eens bekijken of uitvoeren en dan gaan we hierheen, D. F. 10, we worden het hoofd en we zullen het
‫transponeren zodat we alle kolommen kunnen zien.
‫Laten we helemaal naar beneden gaan.
‫Daar gaan we.
‫Dus wat we hebben gedaan, is dat we hebben gecreëerd.
‫Dus kijk hier, Sallisaw man, Saudi Souda van Saudi-Arabië, we hebben deze vijf kolommen gemaakt en wat het heeft gedaan is dat het gewoon de verkoopdatum heeft
‫genomen en een aantal van die waarden heeft geëxtraheerd en ze toegevoegd als meer functies aan
‫de achterkant van onze date kader.
‫Nu zullen deze functies natuurlijk niet in onze datadictionary worden vermeld, maar als we dit met iemand anders zouden delen,
‫zou dat misschien iets zijn dat we aan het datadictionary toevoegen.
‫Maar dat doen we voorlopig niet.
‫En dus met deze informatie hier, hebben we de Saldate-kolom waarschijnlijk niet meer nodig.
‫Deze hier, waarschijnlijk een beetje overdreven nu, dus wat we zouden kunnen doen is dat verwijderen, dus laten we het laten vallen.
‫Dus we plaatsen het hier, een kleine opmerking.
‫Nu hebben we ons dataframe verrijkt.
‫En onthoud, omdat we aan detentie werken, als we de Saldate ooit nodig hebben, kunnen
‫we gewoon teruggaan naar onze D. F. , ons originele dataframe dat we nu
‫hebben geïmporteerd, heeft ons dataframe verrijkt met datum-tijdfuncties.
‫We kunnen Saldate verwijderen.
‫Dus laten we de temperatuur verlagen en we gaan Saldate op as is gelijk aan één op zijn plaats is gelijk aan waar.
‫Onthoud dat emplace op zijn plaats gebeurt, zodat we niet naar beneden hoeven te gaan.
‫Temperatuur is gelijk aan.
‫Prachtig.
‫Als we dit proberen, krijgen we een foutmelding omdat Saldate niet meer bestaat, maar dat
‫is oké, want we hebben de informatie.
‫Het is nu over vijf verschillende kolommen en heeft ze toen verlaten.
‫En als we het ooit terug wilden, kunnen we teruggaan naar onze oorspronkelijke gegevens van.
‫Nu wil ik ook de waarden van verschillende kolommen controleren.
‫Dit gaat allemaal over het toevoegen van een verkennende data-analyse, gewoon echt kijken wat er gebeurt en wat we zouden
‫kunnen doen.
‫Dus laten we er een uitkiezen.
‫Wat hebben we hier?
‫Over staat VS staat waarin de verkoop heeft plaatsgevonden, onder welke staat de meeste verkopen hebben plaatsgevonden, als je uit de VS komt,
‫in welke staat je ook bent, direct en direct en je hebt het meest logisch gemaakt.
‫Laten we eens kijken.
‫Waarde telt.
‫Misschien wordt het Wyoming.
‫Nee, Florida, Texas.
‫Er wordt veel verkocht.
‫Wauw.
‫OK, dus Washington doet waarom misschien zelfs een enkele verkoop?
‫Ik kan het niet zien, jij misschien wel.
‫O, daar gaan we.
‫Wyoming oh duizend zeshonderd tweeënzeventig.
‫OK, dus dit is een ander deel van.
‫U kunt desgewenst meer kolommen aanvinken.
‫U kunt verschillende waardetellingen doornemen en controleren.
‫Onthoud dat waardetellingen erg handig zijn.
‫Dit is gewoon kijken naar de verspreiding van gegevens.
‫Dat is een andere manier om naar de distributie te kijken.
‫Alleen moe van het verkennen van de gegevens.
‫Laten we gaan modelleren.
‫Ja, laten we dat doen.
‫Dat is veel leuker.
‫Machine learning-model bouwen.
‫Dus we hebben genoeg gedaan a. D. A.
‫We kunnen altijd meer doen, maar laten we nu wat modelgedreven Aidi gaan doen.
‫Wat is modelgedreven a. D. A.
‫Omdat er hier zoveel functies zijn, zouden we de hele dag door elk
‫van deze kolommen kunnen gaan, de waardetellingen vinden, een distributievloer maken, meer plots maken.
‫Maar aan het eind van de dag weten we een beetje wat onze waarderingsmaatstaf is.
‫Dus waarom proberen we niet gewoon naar die scène te gaan als we kunnen?
‫Nou, hoe zouden we een model bouwen?
‫Laten we een machine learning-model bouwen.
‫Maar onthoud, wat proberen we te doen?
‫Als we terugkomen, laten we de gegevens controleren van.
‫We proberen alle onafhankelijke variabelen te gebruiken om de verkoopprijs te voorspellen.
‫Oké, dus dat betekent dat als we alle kolommen laten vallen, onze prijs verlagen, dat onze X zou moeten zijn.
‫En als we dan onze prijs gebruiken, de kolom zelf, zou dat onze Y moeten zijn.
‫Maar wat voor soort machine learning-model gebruiken we?
‫Nou, onthoud, we hebben net als Hitler en machinaal leren wiskunde.
‫Als we hier gaan kiezen voor de juiste schatting en dit is onze oude trouw.
‫Dus als we hier zouden beginnen, als we dit doornemen, hebben we dan ongeveer 50 monsters?
‫Ja.
‫Voorspellen we categorie?
‫Nee.
‫Een hoeveelheid voorspellen?
‫Ja, we voorspellen een nee.
‫We zijn bezig met een regressieprobleem.
‫Als we dit zouden volgen, hebben we hier een heleboel verschillende modelopties in het groen.
‫Maar omdat we al enige ervaring hadden met random forest, een random forest classifier, zouden we
‫eens naar zijn tegenhanger, het random forest, kunnen kijken.
‫Dus als we hier door een willekeurig bos van bomen gaan, is er een classificatie en is er
‫willekeurige bosregressie.
‫Oke.
‫Nou, laten we eens kijken wat we kunnen doen.
‫We hebben dit eerder gezien met paranormaal leren over het importeren van een model.
‫Dus als we van Escalon DOT Ensemble gaan en onthoud, als je precies wilt zien hoe je dit moet doen, kun je
‫gewoon naar deze willekeurige bosagressor gaan en ik zal je vertellen wat je moet doen.
‫Misschien staat hier zelfs een voorbeeld.
‫Ze zouden van Skyland op ensemble gaan, Raynham importeren voor een sigaret.
‫Dat is wat we gaan doen, willekeurige bosvoortgang importeren, want dit is spannend.
‫We beginnen al met modellenwerk.
‫Nou, maak een model.
‫Dus model is gelijk aan willekeurige bosregressie en we gaan het aantal banen gelijk stellen aan negatief één.
‫Wat betekent dit?
‫Nou, dat betekent dat het zoveel mogelijk kernen op mijn computer gaat gebruiken, omdat we te maken hebben met
‫hoeveel rijen we te maken hebben met def temp.
‫We willen de Lenn.
‫We hebben te maken met vierhonderdtwaalfduizend rijen.
‫Dat betekent dat ons machine learning-model vierhonderdtwaalfduizend plus rijen hiervan moet doorlopen, alle patronen tussen
‫deze kolommen moet proberen uit te werken en vervolgens de verkoopprijs moet berekenen.
‫Dat is veel.
‫En wat we vanaf nu ook zouden kunnen doen, is onthouden hoe we vroeger zaten.
‫We kunnen dit elke willekeurige seed 42 doen.
‫We zouden dat in al onze cellen kunnen instellen, maar een andere manier om het te doen is met onze modellen.
‫Er is een parameter met de naam random state.
‫We kunnen gaan is gelijk aan tweeënveertig.
‫En vergeet niet om de documentatie te controleren van wat er aan de hand is.
‫O, nietwaar?
‫Ik kan om de een of andere reden niet op tab drukken, ik ga gewoon naar de documentatie hier.
‫We zullen zien wat willekeurige staat betekent.
‫Daar gaan we.
‫Regelt zowel de willekeurigheid van de bootstrapping van de voorbeelden wanneer gebruikt, bij het bouwen van bomen, of bootstrapping
‫waar was, en de steekproef van de te overwegen functies.
‫OK, om een lang verhaal kort te maken, dit gaat eraan werken als NPE, willekeurig zaad.
‫En als we hierheen gaan en banen.
‫Daar gaan we.
‫Geen betekent één analistentaak, Leyb, negatief betekent het gebruik van alle processen.
‫Dus dit zijn de twee die we instellen, toch?
‫Prachtig.
‫En om het te passen, zouden we ervoor gaan en moeten we de kolom met verkoopprijzen laten vallen.
‫Dit is dus onze X, dus verkoopprijs en toegang is gelijk aan één.
‫Dus we laten een verkoopprijs vallen en dan gaan we het doorgeven, alleen de kolom met de verkoopprijs als het doel.
‫Dit model past dus niet.
‫Dit is X.
‫En daarom is het een behendige verkoopprijs.
‫Eens kijken of het werkt.
‫Oh, nee, we hebben een waardefout.
‫Wat staat er, kon string niet converteren naar float low.
‫Je weet waarom dit is, want als we dot info gaan.
‫Al onze gegevens zijn niet in numeriek formaat en zijn int float int object use band.
‫Oké, wat voor type is dat.
‫Laten we eens kijken.
‫Dit maakt deel uit van een modelgestuurd idee, waar ons machine learning-model ons net vertelde dat ze dankzij de
‫mooie mensen van de Saikat-lijn deze fouten hebben ingevoerd om ons te helpen uit wat er aan de hand
‫is.
‫Dus gebruik en niet gebruik van waarschuwingsband dot d type.
‫Wat is er aan de hand d type O object?
‫Oké, dus misschien is het een string of iets dergelijks.
‫En het andere is dat ik me net herinner dat we een heleboel ontbrekende waarden hebben.
‫Hm.
‫Dus van wat we weten over machine learning-modellen die willen gaan modelleren, maar we hebben gegevens
‫die niet numeriek zijn en een hele hoop gegevens die ontbreken.
‫Dus voordat we een machine learning-model bouwen, moeten we daarvoor zorgen.
‫Dus dat is echt wat we zullen doen in de komende paar video's.
‫We doen een modelgestuurd idee.
‫En het mooie is dat we net probeerden dat machine learning-model uit te voeren en het vertelde ons, hé, we
‫kunnen niet dat het niet gaat werken omdat je niet-getallen in je gegevens hebt.
‫Je hebt een aantal strings in je gegevens.
‫En als we nog een keer zouden gaan, zou het ons uiteindelijk kunnen vertellen dat we gegevens missen.
‫Dus dat is wat we eerst moeten regelen.