‫OK, maintenant que nous avons fait une copie de notre bloc de données d'origine, nous pouvons commencer à éditer la température DFG sans
‫craindre d'endommager nos données d'origine.
‫Donc, si jamais nous devions y revenir, nous le pouvons sans aucun problème.
‫Donc, ce que nous allons faire dans cette vidéo, c'est que nous allons prendre ces dates.
‫Nous allons utiliser la date et l'heure des pandas, ainsi que certains articles, des attributs de date et d'heure pour enrichir notre ensemble de données.
‫Et si vous vous demandez ce qui est fait, vous parlez d'enrichir notre jeu de données.
‫Bien qu'il y ait peu de pratique dans laquelle nous sommes sur le point de nous plonger, on parle d'ingénierie de fonctionnalités.
‫Si vous vous souvenez tout de suite à l'étape quatre, bien que nous ayons déjà couvert beaucoup de choses, nous avons tout un tas de
‫fonctionnalités et elles sont toutes répertoriées ici.
‫L'ingénierie des fonctionnalités signifie soit la création d'une nouvelle fonctionnalité.
‫Donc, quelque chose comme la bande d'utilisation peut être complètement différent de l'homme d'utilisation, mais nous l'ajouterions
‫simplement ici et puis il pourrait y avoir une description ou nous plongerions dans l'une d'entre elles et passerions à Saldate.
‫Et nous le modifions un peu.
‫C'est donc le processus d'ingénierie des fonctionnalités.
‫Alors faisons-le.
‫Mais avec les dates maintenant, comment pouvons-nous faire cela?
‫Eh bien, tout d'abord, nous allons le voir en action.
‫Ensuite, nous allons discuter de ce qui se passe.
‫C'est quelque chose que vous voudrez peut-être faire pour presque tous les projets de séries chronologiques sur lesquels vous travaillez.
‫Faisons donc un petit titre ici et paramètres date heure pour la vente, colonne date.
‫Merveilleux.
‫Et Pandas a une belle heure de rendez-vous avec les petits pandas.
‫Eh bien, je viens de faire des données sur les pandas.
‫Je reçois des attributs de déclenchement de temps heureux.
‫C'est ce que nous allons utiliser.
‫À droite?
‫Nous avons transformé notre colonne Saldate en un index date/heure.
‫C, ils sont immuables et le tableau des données date/heure.
‫Ce que nous pouvons faire maintenant, c'est accéder à certains attributs de cette date.
‫Et c'est ce que je veux dire ici.
‫Donc nous pouvons aller loin l'année, l'année de cette date, le mois, la date, notre la
‫minute, la seconde, la microseconde nano seconde.
‫C'est ça qui devient assez profond, n'est-ce pas.
‫Le début du mois correspond à la fin du mois.
‫Est-ce le début d'un trimestre.
‫Maintenant, je veux que vous réfléchissiez à la raison pour laquelle cette valeur de ces fonctionnalités pourrait être viable sans même
‫la voir, sans même la couper.
‫Si vous faites une vente, pourquoi serait-ce une bonne idée de savoir si c'était ou non la fin d'un trimestre ou le début d'un trimestre
‫ou le début d'un mois ou quelque chose comme ça ?
‫Pourquoi le serait-il ?
‫Maintenant, ce n'est pas grave si vous n'êtes pas scolarisé.
‫Mais cela fait partie du métier de scientifique des données ou d'ingénieur en apprentissage automatique, n'est-ce pas ?
‫Il s'agit de savoir un peu sur tout.
‫Donc, si vous travaillez sur les ventes de la série TIME, c'est peut-être une bonne idée de savoir si c'est
‫le début d'un trimestre parce que les ventes peuvent augmenter parce que ce n'est pas un trimestre ou peut-être que c'est la fin d'un trimestre
‫et les ventes baissent parce que tout le monde a un budget serré.
‫Et peut-être que si c'est le début de l'année, personne ne veut rien acheter, mais c'est la fin de l'année
‫et les gens se disent, oh, oui, utilisons le reste de notre budget.
‫Achetons des tas de choses.
‫Vous n'avez pas besoin de connaître des connaissances approfondies.
‫C'est juste une chose que vous pouvez faire pour enrichir vos objets de jour.
‫Alors entrons ici.
‫Comment pouvons-nous faire cela, nous pouvons ajouter une colonne, ce que nous pouvons faire est d'ajouter un paramètre de jour pour la
‫colonne saoudienne au bout de notre porte.
‫Et maintenant, encore une fois, en parler n'est pas aussi bon que d'y jeter un coup d'œil.
‫Nous allons donc en Arabie.
‫Et comment ferions-nous cela?
‫Donc, ce que nous faisons ici, c'est que nous créons une colonne Saleema Eagles de DFG Temp, D. F. , Tim Saldate.
‫Cela signifie donc que nous accédons à la colonne Saldate, puis nous pouvons accéder à la partie date/heure de Saldate
‫en utilisant DETI.
‫Donc date pour date heure et ensuite nous pouvons accéder à l'attribut année.
‫En mettant plus dodgier alors regardons ça.
‫Qu'est-ce que cela nous dit?
‫Indice diurne, quelle année ?
‫L'année du jour.
‫Avant même de réaffecter une colonne, prenons simplement la première ligne et voyons ce que cela fait de 1989.
‫OK, et faisons la même chose, mais faisons-le avec DE.
‫Oh, d'accord, le 17.
‫D'accord, et maintenant si nous le faisions avec rien, donc si nous faisions simplement le Saoudien.
‫Ah, c'est parti, donc on voit que c'est accédé l'année, c'est l'accès le jour, alors enrichissons
‫notre data frame avec quelques colonnes relatives à ces différentes valeurs.
‫Et si vous n'êtes pas sûr de ce que je veux dire, voyons cela en action.
‫En cas de doute, exécutez le code, disons que l'année est égale à cela.
‫Et puis ce que nous pourrions faire, c'est simplement faire le mois, le jour, le jour de la semaine, le jour de l'année.
‫Et bien sûr, nous pourrions faire plus.
‫Mais dans l'essence du temps, vraiment, nous pouvons créer une fonction qui fait fondamentalement tout cela.
‫Mais ce que nous allons faire, c'est juste en faire cinq ou six pour démontrer.
‫Alors faisons-le.
‫Nous pourrions le copier, mais nous allons nous entraîner à le coder.
‫Nous allons donc ici, disons qu'un mois est égal à def temp, Saldate, Tabora complète le mois et que le jour de vente
‫temporaire DF est égal à temp Saldate de de de temp.
‫Et nous allons faire des soldes le jour de la semaine.
‫C'est à ce moment-là que nous avons dit jour de la semaine.
‫Pouvez-vous lire ce mémo.
‫Vous pouvez mélanger beau est égal à def temp dot date de vente deti dart jour de la semaine def temp vente jour de l'année est égal
‫à def temp.
‫Comme vous pouvez le dire, il y a beaucoup de code redondant ici.
‫Il pourrait y avoir une fonction quelque part qui est un bon défi pour vous est de voir si vous pouvez fonctionner.
‫Est-ce que cette année peut-être même aller à la documentation des pandas et y ajouter quelques paramètres différents pour enrichir notre
‫ensemble de données.
‫Et maintenant, que pensez-vous que cela pourrait faire?
‫Eh bien, jetons un coup d'œil ou exécutons cela et ensuite nous irons ici, D. F. 10, nous allons être la tête et nous allons le
‫transposer pour que nous puissions voir toutes les colonnes.
‫Allons tout en bas.
‫On y va.
‫Donc ce que nous avons fait, c'est que nous avons créé.
‫Alors voyez ici, homme de Sallisaw, Saudi Souda d'Arabie saoudite, nous avons créé ces cinq colonnes et ce que cela a fait, c'est de prendre la date
‫de vente et d'extraire certaines de ces valeurs et de les ajouter en tant que fonctionnalités supplémentaires
‫à l'arrière de notre date Cadre.
‫Maintenant, bien sûr, ces fonctionnalités ne seront pas répertoriées dans notre dictionnaire de données, mais si nous devions partager cela avec quelqu'un
‫d'autre, ce serait peut-être quelque chose que nous ajouterions au dictionnaire de données.
‫Mais nous ne le ferons pas pour le moment.
‫Et donc avec ces informations ici, nous n'avons probablement plus besoin de la colonne Saldate.
‫Celui-ci ici, probablement un peu excessif maintenant, donc ce que nous pourrions faire est de le supprimer, alors laissons-le tomber.
‫Nous allons donc le mettre ici, un petit commentaire.
‫Maintenant, nous avons enrichi notre base de données.
‫Et rappelez-vous, parce que nous travaillons sur la détente, si jamais nous avions besoin que la Saldate
‫revienne, nous pourrions simplement revenir à notre D. F. , notre bloc de données d'origine que nous avons importé a
‫maintenant enrichi notre bloc de données avec des fonctionnalités de date et d'heure.
‫Nous pouvons supprimer Saldate.
‫Allons donc faire une chute de température et nous allons aller à Saldate sur l'axe égal à un en place égal à vrai.
‫N'oubliez pas qu'emplace se produit sur place, nous n'avons donc pas à descendre.
‫La température est égale.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, si nous essayons de faire cela, nous allons obtenir une erreur car Saldate n'existe plus, mais
‫ce n'est pas grave car nous avons l'information.
‫C'est juste maintenant sur cinq colonnes différentes, puis les a abandonnées.
‫Et si jamais nous voulions le récupérer, nous pouvons revenir à nos données d'origine.
‫Maintenant, je veux aussi vérifier les valeurs des différentes colonnes.
‫Il s'agit d'ajouter une analyse exploratoire des données, simplement de vérifier vraiment ce qui se passe et ce que nous
‫pourrions faire.
‫Alors choisissons-en un.
‫Qu'avons-nous ici ?
‫À propos de l'État État américain dans lequel la vente a eu lieu, sous quel État a le plus de ventes, si vous venez des États-Unis, quel
‫que soit l'État dans lequel vous vous trouvez, direct et direct et vous avez fait le plus de sens.
‫Regardons.
‫La valeur compte.
‫Ce sera peut-être le Wyoming.
‫Non, Floride, Texas.
‫Beaucoup de beaucoup de ventes se produisent.
‫Wow.
‫OK, alors Washington fait pourquoi peut-être même une seule vente ?
‫Je ne peux pas le voir dans au moins peut-être vous pouvez.
‫Oh, on y va.
‫Wyoming oh mille six cent soixante-douze.
‫OK, donc c'est une autre partie de.
‫Vous pouvez vérifier plus de colonnes si vous le souhaitez.
‫Vous pouvez parcourir et vérifier différents nombres de valeurs.
‫N'oubliez pas que la valeur compte est vraiment pratique.
‫C'est juste que vous regardez la propagation des données.
‫C'est une autre façon de voir la distribution.
‫Seulement fatigué d'explorer les données.
‫Faisons de la modélisation.
‫Ouais, faisons ça.
‫C'est bien plus amusant.
‫Construire un modèle d'apprentissage automatique.
‫Nous en avons donc assez fait. ré. une.
‫Nous pourrions toujours faire plus, mais commençons maintenant à faire du modèle Aidi.
‫Qu'est-ce que le modèle conduit a. ré. une.
‫Eh bien, parce qu'il y a tellement de fonctionnalités ici, nous pourrions passer toute la journée à parcourir
‫chacune de ces colonnes, à trouver les valeurs, à faire un étage de distribution, à faire plus de tracés.
‫Mais en fin de compte, nous savons en quelque sorte quelle est notre mesure d'évaluation.
‫Alors pourquoi n'essayons-nous pas de nous diriger vers cette scène si nous le pouvons ?
‫Eh bien, comment pourrions-nous construire un modèle ?
‫Construisons un modèle d'apprentissage automatique.
‫Mais rappelez-vous, qu'essayons-nous de faire?
‫Eh bien, si nous revenons, vérifions les données de.
‫Nous essayons d'utiliser toutes les variables indépendantes pour prédire le prix de vente.
‫D'accord, cela signifie que si nous supprimons simplement toutes les colonnes, diminuons notre prix, cela devrait être notre X.
‫Et puis si nous utilisons notre prix, la colonne elle-même, cela devrait être notre Y.
‫Mais quel type de modèle d'apprentissage automatique utilisons-nous ?
‫Eh bien, rappelez-vous, nous avons comme Hitler et les mathématiques d'apprentissage automatique.
‫Si nous allons ici en choisissant la bonne estimation et c'est notre vieux fidèle.
‫Donc, si nous devions commencer ici, si nous passons par là, avons-nous environ 50 échantillons ?
‫Oui.
‫Prédisons-nous la catégorie ?
‫Non.
‫Prédire une quantité ?
‫Oui, nous prédisons un non.
‫Nous faisons un problème de régression.
‫Maintenant, si nous devions suivre cela jusqu'au bout, nous avons un tas d'options de modèles différentes ici dans le vert.
‫Mais parce que nous avons déjà une certaine expérience avec la forêt aléatoire, un classificateur de forêt aléatoire, c'est ce
‫que nous pourrions faire, c'est vérifier son homologue, la forêt aléatoire.
‫Donc, si nous devions parcourir ici une forêt d'arbres aléatoires, il y a un classificateur et il y a une régression
‫de forêt aléatoire.
‫Très bien.
‫Eh bien, voyons ce que nous pouvons faire.
‫Nous avons déjà vu cela avec psychique apprendre comment importer un modèle.
‫Donc, si nous passons par Escalon DOT Ensemble et rappelez-vous, si vous vouliez voir exactement comment faire cela, vous pourriez simplement
‫entrer ici dans l'agresseur de forêt aléatoire et je vous dirai quoi faire.
‫Il pourrait même y avoir un exemple ici.
‫Ils allaient de Skyland ensemble, importaient Raynham pour une cigarette.
‫C'est ce que nous allons faire, importer un progresseur de forêt aléatoire car c'est passionnant.
‫On se lance déjà dans le mannequinat.
‫Eh bien, instanciez un modèle.
‫Ainsi, le modèle est égal à une régression de forêt aléatoire vers le haut et nous allons définir le nombre d'emplois sur moins
‫un.
‫Qu'est-ce que ça veut dire?
‫Eh bien, cela signifie qu'il va utiliser autant de cœurs que possible sur mon ordinateur car nous traitons du
‫nombre de lignes que nous traitons avec def temp.
‫Nous voulons le Lenn.
‫Nous avons affaire à quatre cent douze mille lignes.
‫Cela signifie donc que notre modèle d'apprentissage automatique doit parcourir plus de quatre cent douze mille lignes, essayer de
‫déterminer tous les modèles entre ces colonnes, puis essayer de calculer le prix de vente.
‫C'est beaucoup.
‫Et ce que nous pourrions aussi faire à partir de maintenant, c'est nous souvenir de la façon dont nous avions l'habitude de nous mettre en place.
‫Nous pourrions faire cela n'importe quelle graine aléatoire 42.
‫Nous pourrions définir cela dans toutes nos cellules, mais une autre façon de le faire consiste à utiliser nos modèles.
‫Il existe un paramètre appelé état aléatoire.
‫Nous pouvons aller égal à quarante-deux.
‫Et n'oubliez pas de vérifier la documentation de ce qui se passe.
‫Oh, n'est-ce pas ?
‫Je ne peux pas appuyer sur la tabulation pour une raison quelconque, je vais juste aller à la documentation ici.
‫Nous verrons ce que signifie l'état aléatoire.
‫Nous y voilà.
‫Contrôle à la fois le caractère aléatoire de l'amorçage des échantillons lorsqu'il est utilisé, lors de la construction d'arbres,
‫si l'amorçage était vrai et l'échantillonnage des caractéristiques à considérer.
‫OK, si longue histoire courte, cela va agir comme NPE, graine aléatoire.
‫Et si nous allons ici et des emplois.
‫On y va.
‫Aucun signifie un travail d'analyste, Leyb, négatif signifie utiliser tous les processus.
‫Ce sont donc les deux que nous fixons, n'est-ce pas ?
‫Merveilleux.
‫Et donc pour l'adapter, nous le ferions et nous devons supprimer la colonne des prix de vente.
‫C'est donc notre X, donc le prix de vente et l'accès sont égaux à un.
‫Donc nous baissons un prix de vente et ensuite nous allons le passer, juste la colonne du prix de vente comme objectif.
‫Ce modèle n'est donc pas adapté.
‫C'est X.
‫Et c'est pourquoi c'est un prix de vente habile.
‫Voyons si cela fonctionne.
‫Oh, non, nous avons une erreur de valeur.
‫Qu'est-ce que cela dit, impossible de convertir la chaîne en float bas.
‫Vous savez pourquoi c'est parce que si nous allons au point info.
‫Toutes nos données ne sont pas au format numérique sont int float int bande d'utilisation de l'objet.
‫OK, quel type est-ce.
‫Regardons.
‫Cela fait partie de l'idée axée sur le modèle, à droite, où notre modèle d'apprentissage automatique vient de nous dire que grâce
‫aux belles personnes de la ligne Saikat, ils ont mis ces erreurs pour nous aider à sortir de ce qui se
‫passe.
‫Donc, l'utilisation et non l'utilisation de la bande d'avertissement d'utilisation du type point d.
‫Que se passe-t-il d'objet de type O?
‫OK, alors peut-être que c'est une chaîne ou quelque chose comme ça.
‫Et l'autre chose, c'est que je viens de me rappeler que nous avons tout un tas de valeurs manquantes.
‫Hmm.
‫Donc, d'après ce que nous savons des modèles d'apprentissage automatique qui veulent entrer dans la modélisation, mais nous avons des
‫données qui ne sont pas numériques et tout un tas de données qui manquent.
‫Donc, avant de créer un modèle d'apprentissage automatique, nous devrons nous en occuper.
‫C'est donc vraiment ce que nous allons faire au cours des deux prochaines vidéos.
‫Nous faisons une idée basée sur un modèle.
‫Et la belle chose est que nous avons juste essayé d'exécuter ce modèle d'apprentissage automatique et il nous a dit, hé, nous ne
‫pouvons pas, cela ne fonctionnera pas parce que vous n'avez pas de nombres dans vos données.
‫Vous avez des chaînes dans vos données.
‫Et si nous devions recommencer, cela pourrait éventuellement nous dire que nous avons des données manquantes.
‫C'est donc ce que nous devons traiter en premier.