‫OK, jetzt haben wir eine Kopie unseres ursprünglichen Datenrahmens erstellt und können mit der Bearbeitung von DFG temp beginnen, ohne befürchten zu müssen,
‫unsere ursprünglichen Daten zu beschädigen.
‫Wenn wir also jemals darauf zurückgreifen mussten, können wir dies ohne Probleme tun.
‫Was wir in diesem Video tun werden, ist, diese Daten zu nehmen.
‫Wir werden pandas Datum/Uhrzeit sowie einige Papiere, Datum/Uhrzeit-Attribute verwenden, um unseren Datensatz zu bereichern.
‫Und wenn Sie sich fragen, was getan wird, sprechen Sie von der Bereicherung unseres Datensatzes.
‫Es gibt zwar nur wenige Praktiken, in die wir eintauchen werden, die als Feature Engineering bezeichnet werden.
‫Wenn Sie sich an Schritt vier erinnern, haben wir zwar schon viel behandelt, aber wir haben eine ganze Reihe von
‫Funktionen, die hier alle aufgelistet sind.
‫Was Feature Engineering bedeutet, ist entweder das Erstellen eines neuen Features.
‫So etwas wie Usage Band mag also völlig anders sein als Usage Man, aber wir würden
‫es einfach hier hinzufügen und dann könnte es eine Beschreibung geben oder wir würden in eine davon eintauchen und Saldate gehen.
‫Und wir ändern es ein wenig.
‫Das ist also der Prozess des Feature Engineering.
‫Also machen wir das.
‫Aber mit den Terminen jetzt, wie können wir das tun?
‫Nun, zunächst einmal werden wir es in Aktion sehen.
‫Dann besprechen wir, was passiert.
‫Dies ist etwas, das Sie für fast jedes Zeitreihenprojekt tun möchten, an dem Sie arbeiten.
‫Also lassen Sie uns hier eine kleine Überschrift machen und Datum/Uhrzeit-Parameter für den Verkauf, Datumsspalte.
‫Wunderbar.
‫Und Pandas hat eine schöne Datumszeit für kleine Pandas.
‫Nun, ich habe gerade Pandas-Daten erstellt.
‫Ich erhalte Trigger-Happy-Time-Attribute.
‫Das werden wir verwenden.
‫Rechts?
‫Wir haben unsere Saldate-Spalte in einen Datum-Zeit-Index umgewandelt.
‫C, sie sind unveränderlich und das Array der Datums-/Uhrzeitdaten.
‫Was wir jetzt tun können, ist auf einige Attribute dieses Datums zuzugreifen.
‫Und das meine ich hier.
‫Wir können also Jahr, das Jahr dieses Datums, die Uhrzeit, den Monat, das Datum, unsere Minute,
‫die Sekunde, die Mikrosekunde Nanosekunde weit hinausgehen.
‫Das wird ziemlich tief, oder?
‫Monatsanfang ist Ende des Monats.
‫Ist es der Beginn eines Quartals.
‫Jetzt möchte ich, dass Sie darüber nachdenken, warum dieser Wert dieser Funktionen realisierbar sein könnte, ohne sie überhaupt zu sehen,
‫ohne sie auch nur zu zerschneiden.
‫Wenn Sie einen Verkauf tätigen, warum ist es dann eine gute Idee zu wissen, ob es das Ende eines Quartals oder Anfang eines
‫Quartals oder Anfang eines Monats oder so ähnlich war?
‫Warum sollte es sein?
‫Nun, es ist in Ordnung, wenn Sie nicht zur Schule gehen.
‫Aber das gehört dazu, ein Data Scientist oder ein Machine Learning Engineer zu sein, oder?
‫Es geht darum, ein bisschen über alles Bescheid zu wissen.
‫Wenn Sie also an den Verkäufen der TIME-Serie arbeiten, ist es vielleicht eine gute Idee zu wissen,
‫ob es der Anfang eines Quartals ist, weil die Verkäufe steigen könnten, weil dies kein Quartal ist, oder vielleicht das Ende eines
‫Quartals ist und die Verkäufe sinken, weil jeder hat ein knappes Budget.
‫Und vielleicht, wenn es Anfang des Jahres ist, möchte niemand etwas kaufen, aber es ist Ende des Jahres
‫und die Leute sagen, oh ja, lass uns den Rest unseres Budgets verwenden.
‫Lass uns jede Menge Dinge kaufen.
‫Sie müssen keine fundierten Kenntnisse haben.
‫Dies ist nur eine Sache, die Sie tun können, um Ihre Tagesobjekte zu bereichern.
‫Also lass uns hier reingehen.
‫Wie können wir das tun, wir können eine Spalte hinzufügen, was wir tun können, ist einen Tagesparameter für die
‫Saudi-Spalte am Ende unserer Haustür hinzuzufügen.
‫Und auch jetzt ist es nicht so gut, darüber zu reden, als nachzuschauen.
‫Also gehen wir nach Saudi-Arabien.
‫Und wie würden wir das tun?
‫Wir machen hier also eine Kolumne von Saleema Eagles von DFG Temp', D. F. , Tim Saldate.
‫Das bedeutet, dass wir auf die Saldate-Spalte zugreifen und dann mithilfe von DETI auf den Datum-Zeit-Teil von
‫Saldate zugreifen können.
‫Also Datum für Datum Uhrzeit und dann können wir auf das Jahresattribut zugreifen.
‫Indem wir zwielichtiger setzen, schauen wir uns das an.
‫Was sagt uns das?
‫Tagesindex, welches Jahr?
‫Das Jahr des Tages.
‫Bevor wir eine Spalte neu zuweisen, nehmen wir einfach die erste Zeile und sehen, was das 1989 bewirkt.
‫OK, und machen wir dasselbe noch einmal, aber machen wir es mit DE.
‫Okay, 17.
‫In Ordnung, und jetzt, wenn wir es einfach mit nichts machen, also wenn wir es nur mit Saudi machen.
‫Ah, los geht's, wir sehen also, dass das Jahr zugegriffen wird, das ist der Tag, also reichern wir unseren
‫Datenrahmen mit ein paar Spalten an, die sich auf diese verschiedenen Werte beziehen.
‫Und wenn Sie sich nicht sicher sind, was ich meine, lassen Sie uns es in Aktion sehen.
‫Führen Sie im Zweifelsfall den Code aus, sagen Sie, das Jahr entspricht dem.
‫Und dann könnten wir einfach Monat, Tag, Wochentag, Tag des Jahres tun.
‫Und natürlich könnten wir noch mehr tun.
‫Aber im Grunde der Zeit können wir wirklich eine Funktion erstellen, die im Grunde all dies tut.
‫Aber was wir tun werden, ist einfach fünf oder sechs zu tun, um es zu demonstrieren.
‫Also machen wir das.
‫Wir könnten es kopieren, aber wir werden das Codieren üben.
‫Also gehen wir hier, sagen ein Monat entspricht def temp, Saldate, Tabora vervollständigen den Monat und DF
‫temp Verkaufstag entspricht temp Saldate de de de temp.
‫Und wir werden den Tag der Woche verkaufen.
‫Da sagten wir Wochentag.
‫Kannst du das Memo lesen.
‫Sie können schön gleich Def Temp Punkt Verkaufsdatum Deti Dart Wochentag Def Temp Verkauf Tag des Jahres gleich Def
‫Temp mischen.
‫Nun, wie Sie sagen können, gibt es hier viel redundanten Code.
‫Es könnte irgendwo eine Funktion geben, die eine gute Herausforderung für Sie ist, zu sehen, ob Sie funktionieren können.
‫Wird dieses Jahr vielleicht sogar zur Pandas-Dokumentation gehen und ein paar weitere verschiedene Parameter hinzufügen, um unseren
‫Datensatz zu bereichern.
‫Und was denkst du, könnte das jetzt bewirken?
‫Lass uns das mal anschauen oder laufen lassen und dann gehen wir hierher, D. F. 10, wir werden der Kopf sein und transponieren
‫ihn, damit wir alle Spalten sehen können.
‫Gehen wir ganz nach unten.
‫Na, bitte.
‫Was wir also getan haben, ist, dass wir erschaffen haben.
‫Sehen Sie hier, Sallisaw-Mann, Saudi Souda von Saudi-Arabien, wir haben diese fünf Spalten erstellt und einfach das Verkaufsdatum genommen und
‫einige dieser Werte extrahiert und sie als weitere Funktionen am hinteren Ende
‫unseres Datums hinzugefügt Rahmen.
‫Natürlich werden diese Funktionen nicht in unserem Datenwörterbuch aufgeführt, aber wenn wir dies mit jemand anderem
‫teilen würden, würden wir dies vielleicht zum Datenwörterbuch hinzufügen.
‫Aber das werden wir vorerst nicht tun.
‫Und mit diesen Informationen hier brauchen wir die Saldate-Spalte wahrscheinlich nicht mehr.
‫Dieser hier, wahrscheinlich jetzt ein bisschen zu viel, also könnten wir ihn entfernen, also lassen wir ihn fallen.
‫Also fügen wir es hier ein, ein kleiner Kommentar.
‫Jetzt haben wir unseren Datenrahmen bereichert.
‫Und denken Sie daran, weil wir an der Arretierung arbeiten, könnten wir
‫einfach zurück zu unserem D. F. , unser ursprünglicher Datenrahmen, den wir jetzt
‫importiert haben, hat unseren Datenrahmen um Datums-/Uhrzeitfunktionen bereichert.
‫Wir können Saldate entfernen.
‫Also lassen Sie uns die Temperatur senken und wir gehen Saldate auf der Achse gleich eins an der Stelle gleich wahr.
‫Denken Sie daran, dass Emplace an Ort und Stelle stattfindet, damit wir nicht untergehen müssen.
‫Temperatur gleich.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir dies nun versuchen, erhalten wir einen Fehler, weil Saldate nicht mehr existiert, aber das
‫ist in Ordnung, da wir die Informationen haben.
‫Es geht gerade über fünf verschiedene Spalten, dann aufgegeben.
‫Und wenn wir es jemals wieder haben wollten, können wir auf unsere ursprünglichen Daten zurückgreifen.
‫Jetzt möchte ich auch die Werte verschiedener Spalten überprüfen.
‫Hier geht es darum, eine explorative Datenanalyse hinzuzufügen, nur um wirklich herauszufinden, was passiert und was wir
‫tun könnten.
‫Wählen wir also einen aus.
‫Was haben wir hier?
‫Über den Bundesstaat US-Bundesstaat, in dem der Verkauf stattgefunden hat, in welchem Bundesstaat die meisten Verkäufe getätigt wurden, wenn Sie aus den USA
‫kommen, in welchem Bundesstaat Sie sich befinden, direkt und direkt und Sie haben am meisten Sinn gemacht.
‫Werfen wir einen Blick.
‫Wert zählt.
‫Vielleicht wird es Wyoming.
‫Nein, Florida, Texas.
‫Es wird viel verkauft.
‫Beeindruckend.
‫OK, Washington hat also vielleicht sogar einen einzigen Verkauf?
‫Ich kann es zumindest nicht sehen, vielleicht kannst du es.
‫Ach, los geht's.
‫Wyoming, oh eintausendsechshundertzweiundsiebzig.
‫OK, das ist also ein weiterer Teil von.
‫Sie können weitere Spalten überprüfen, wenn Sie möchten.
‫Sie können verschiedene Werte durchgehen und überprüfen.
‫Denken Sie daran, dass Wertzählungen wirklich praktisch sind.
‫Hier sehen Sie nur die Verbreitung von Daten.
‫Das ist eine andere Sichtweise auf die Verteilung.
‫Nur müde, die Daten zu erforschen.
‫Lassen Sie uns modellieren.
‫Ja, machen wir das.
‫Das macht viel mehr Spaß.
‫Modell für maschinelles Lernen erstellen.
‫Wir haben also genug getan a. D. A.
‫Wir könnten immer noch mehr tun, aber beginnen wir jetzt mit modellgetriebener Aidi.
‫Was ist modellgetrieben a. D. A.
‫Nun, da es hier so viele Funktionen gibt, könnten wir den ganzen Tag damit verbringen,
‫jede dieser Spalten durchzugehen, die Wertzählungen zu finden, eine Verteilungsuntergrenze zu erstellen und mehr Diagramme zu erstellen.
‫Aber am Ende des Tages wissen wir, was unsere Bewertungskennzahl ist.
‫Also warum versuchen wir nicht einfach auf diese Szene zuzugehen, wenn wir können?
‫Nun, wie würden wir ein Modell bauen?
‫Lassen Sie uns ein Modell für maschinelles Lernen erstellen.
‫Aber denken Sie daran, was versuchen wir zu tun?
‫Wenn wir zurückkommen, überprüfen wir die Daten von.
‫Wir versuchen, alle unabhängigen Variablen zu verwenden, um den Verkaufspreis vorherzusagen.
‫In Ordnung, das heißt, wenn wir einfach alle Spalten fallen lassen, sinkt unser Preis, das sollte unser X sein.
‫Und wenn wir dann unseren Preis verwenden, die Spalte selbst, sollte das unser Y sein.
‫Aber welche Art von Machine-Learning-Modell verwenden wir?
‫Denken Sie daran, wir haben wie Hitler und Machine Learning Math.
‫Wenn wir hier den richtigen Kostenvoranschlag wählen und das ist unser alter Getreuer.
‫Wenn wir also hier anfangen würden, wenn wir das durchmachen, haben wir dann ungefähr 50 Proben?
‫Jawohl.
‫Sagen wir eine Kategorie voraus?
‫Nein.
‫Eine Menge vorhersagen?
‫Ja, wir sagen ein Nein voraus.
‫Wir machen ein Regressionsproblem.
‫Wenn wir das jetzt durchziehen, haben wir hier im Grünen eine Reihe verschiedener Modelloptionen.
‫Da wir jedoch bereits einige Erfahrungen mit Random Forest, einem Random Forest-Klassifikator, gemacht haben, könnten
‫wir uns sein Gegenstück, den Random Forest, ansehen.
‫Wenn wir also hier einen Wald von zufälligen Bäumen durchgehen, gibt es einen Klassifikator und es gibt einen
‫zufälligen Waldregress.
‫Gut.
‫Mal sehen, was wir tun können.
‫Wir haben dies schon einmal bei Hellseher gesehen, wie man ein Modell importiert.
‫Wenn wir also von Escalon DOT Ensemble ausgehen und sich erinnern, wenn Sie genau sehen möchten, wie das geht, können Sie einfach
‫hier Random Forest Agressor aufrufen und ich werde Ihnen sagen, was zu tun ist.
‫Es könnte sogar ein Beispiel hier unten geben.
‫Sie würden von Skyland auf Ensemble gehen und Raynham für eine Zigarette importieren.
‫Das ist, was wir tun werden. Importieren Sie Random Forest Progressor dafür ist aufregend.
‫Wir fangen schon an zu modeln.
‫Nun, Instanziieren Sie ein Modell.
‫Das Modell entspricht also dem zufälligen Waldregress nach oben und wir werden die Anzahl der Jobs auf negativ eins
‫setzen.
‫Was bedeutet das?
‫Nun, das bedeutet, dass es auf meinem Computer so viele Kerne wie möglich verwenden wird, weil wir uns damit
‫beschäftigen, wie viele Zeilen wir mit def temp haben.
‫Wir wollen das Lenn.
‫Wir haben es mit vierhundertzwölftausend Zeilen zu tun.
‫Das bedeutet also, dass unser Modell für maschinelles Lernen vierhundertzwölftausend plus Zeilen davon durchlaufen muss, versuchen muss,
‫alle Muster zwischen diesen Spalten auszuarbeiten und dann versuchen muss, den Verkaufspreis zu berechnen.
‫Das ist viel.
‫Und was wir von nun an auch tun könnten, ist uns daran zu erinnern, wie wir früher eingestellt haben.
‫Wir könnten dies mit jedem zufälligen Seed 42 tun.
‫Wir könnten das in allen unseren Zellen einstellen, aber eine andere Möglichkeit ist mit unseren Modellen.
‫Es gibt einen Parameter namens Random State.
‫Wir können gleich zweiundvierzig gehen.
‫Und denken Sie daran, die Dokumentation zu den Vorgängen zu überprüfen.
‫Ach, haben wir das nicht?
‫Ich kann aus irgendeinem Grund die Tabulatortaste nicht drücken, ich gehe einfach hier zur Dokumentation.
‫Wir werden sehen, was zufälliger Zustand bedeutet.
‫Auf geht's.
‫Steuert sowohl die Zufälligkeit des Bootstrappings der Stichproben bei der Verwendung beim Erstellen von Bäumen, ob das Bootstrapping
‫wahr war, als auch die Stichprobenziehung der zu berücksichtigenden Features.
‫OK, lange Rede, kurzer Sinn, das wird sich wie NPE, Random Seed, verhalten.
‫Und wenn wir hierher gehen und Jobs machen.
‫Na, bitte.
‫Keiner bedeutet einen Analystenjob, Leyb, ein negativer bedeutet, dass alle Prozesse verwendet werden.
‫Das sind also die beiden, die wir einstellen, oder?
‫Wunderbar.
‫Um es anzupassen, würden wir es versuchen und müssen die Verkaufspreisspalte fallen lassen.
‫Das ist also unser X, also sind Verkaufspreis und Zugang gleich eins.
‫Wir senken also einen Verkaufspreis und gehen dann weiter, nur die Verkaufspreisspalte als Ziel.
‫Dieses Modell ist also nicht geeignet.
‫Das ist X.
‫Und deshalb ist es ein geschickter Verkaufspreis.
‫Mal sehen ob es funktioniert.
‫Oh, nein, wir haben einen Wertfehler.
‫Wie es heißt, konnte String nicht in Float Low konvertiert werden.
‫Sie wissen, warum das so ist, weil wir Punktinformationen bekommen.
‫Alle unsere Daten haben kein numerisches Format und sind int float int Objektverwendungsband.
‫Okay, was ist das für ein Typ.
‫Werfen wir einen Blick.
‫Dies ist ein Teil der modellgetriebenen Idee, richtig, wo unser Modell für maschinelles Lernen uns gerade gesagt hat, dass sie
‫dank der netten Leute der Saikat-Linie diese Fehler eingefügt haben, um uns bei dem, was vor sich geht, zu
‫helfen.
‫Also Verwendung und Nichtverwendung des Warnbandes Punkt d Typ.
‫Was ist los, d Typ O-Objekt?
‫Okay, vielleicht ist es ein String oder so.
‫Und das andere ist, dass ich mich gerade daran erinnert habe, dass wir eine ganze Reihe von fehlenden Werten haben.
‫Hmm.
‫Nach dem, was wir über Machine-Learning-Modelle wissen, die in die Modellierung einsteigen wollen, haben wir jedoch Daten,
‫die nicht numerisch sind, und eine ganze Reihe von Daten, die fehlen.
‫Bevor wir also ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, müssen wir uns darum kümmern.
‫Genau das werden wir in den nächsten paar Videos tun.
‫Wir machen eine modellgetriebene Idee.
‫Und das Schöne daran ist, dass wir gerade versucht haben, dieses Modell für maschinelles Lernen auszuführen, und es sagte uns:
‫Hey, wir können nicht, es wird nicht funktionieren, weil Ihre Daten keine Zahlen enthalten.
‫Sie haben einige Zeichenfolgen in Ihren Daten.
‫Und wenn wir noch einmal hingehen, könnte es uns irgendwann sagen, dass wir fehlende Daten haben.
‫Darum müssen wir uns zuerst kümmern.