‫OK, sekarang kami telah membuat salinan dari bingkai data asli kami, kami dapat mulai mengedit suhu DFG tanpa khawatir
‫merusak data asli kami.
‫Jadi jika kita perlu kembali ke sana, kita bisa tanpa kesulitan sama sekali.
‫Jadi apa yang akan kita lakukan dalam video ini adalah kita akan mengambil tanggal-tanggal tersebut.
‫Kami akan menggunakan waktu tanggal panda, serta beberapa makalah, atribut waktu tanggal untuk memperkaya kumpulan data kami.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya apa yang dilakukan, Anda berbicara tentang memperkaya dataset kami.
‫Meskipun ada sedikit praktik yang akan kita selami disebut rekayasa fitur.
‫Jika Anda ingat kembali pada langkah empat, sementara kami telah membahas banyak hal, kami memiliki banyak fitur dan
‫ini semua tercantum di sini.
‫Apa yang dimaksud dengan rekayasa fitur adalah membuat fitur baru.
‫Jadi sesuatu seperti pita penggunaan mungkin benar-benar berbeda dengan manusia penggunaan, tetapi kami hanya akan
‫menambahkannya di sini dan kemudian mungkin ada deskripsi atau kami akan menyelami salah satunya dan beralih ke Saldate.
‫Dan kami mengubahnya sedikit.
‫Jadi begitulah proses rekayasa fitur.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Tapi dengan tanggal sekarang, bagaimana kita bisa melakukannya?
‫Nah, pertama-tama, kita akan melihatnya beraksi.
‫Kemudian kita akan membahas apa yang terjadi.
‫Ini adalah sesuatu yang mungkin ingin Anda lakukan untuk hampir semua proyek deret waktu yang sedang Anda kerjakan.
‫Jadi mari kita buat judul kecil di sini dan parameter waktu tanggal untuk dijual, kolom tanggal.
‫Luar biasa.
‫Dan Pandas memiliki waktu kencan panda kecil yang indah.
‫Yah, saya baru saja melakukan data pandas.
‫Saya mendapatkan atribut waktu bahagia pemicu.
‫Inilah yang akan kita gunakan.
‫Benar?
‫Kami telah mengubah kolom Saldate kami menjadi indeks waktu tanggal.
‫C, mereka tidak dapat diubah dan array data waktu tanggal.
‫Yang dapat kita lakukan sekarang adalah mengakses beberapa atribut pada tanggal tersebut.
‫Dan inilah yang saya maksud di sini.
‫Jadi kita bisa pergi tahun, tahun tanggal itu waktu, bulan, tanggal, menit kita,
‫detik, nano detik mikrodetik jauh.
‫Itu yang menjadi cukup dalam, bukan.
‫Awal bulan ada di akhir bulan.
‫Apakah ini awal dari seperempat.
‫Sekarang saya ingin Anda memikirkan mengapa nilai fitur ini dapat bertahan bahkan tanpa melihatnya,
‫bahkan tanpa memotongnya.
‫Jika Anda melakukan penjualan, mengapa merupakan ide yang baik untuk mengetahui apakah itu akhir kuartal atau
‫awal kuartal atau awal bulan atau semacamnya?
‫Mengapa?
‫Sekarang, tidak apa-apa jika Anda tidak sekolah.
‫Tapi ini adalah bagian dari menjadi ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin, bukan?
‫Ini tentang mengetahui sedikit tentang segalanya.
‫Jadi jika Anda mengerjakan penjualan seri TIME, mungkin ada baiknya untuk mengetahui apakah
‫ini awal kuartal karena penjualan mungkin meningkat karena ini bukan kuartal atau mungkin akhir kuartal dan
‫penjualan turun karena semua orang ketat pada anggaran.
‫Dan mungkin jika ini awal tahun, tidak ada yang mau membeli apa pun, tapi ini akhir tahun
‫dan orang-orang seperti, oh, ya, mari kita gunakan sisa anggaran kita.
‫Mari kita membeli banyak hal.
‫Anda tidak perlu mengetahui pengetahuan yang mendalam.
‫Ini hanya satu hal yang dapat Anda lakukan untuk memperkaya objek siang hari Anda.
‫Jadi mari kita masuk ke sini.
‫Bagaimana kita bisa melakukan ini, kita bisa menambahkan kolom, yang bisa kita lakukan adalah menambahkan parameter siang hari untuk
‫kolom Saudi di ujung depan pintu kita.
‫Dan sekarang, sekali lagi, membicarakannya tidak sebagus melihat-lihat.
‫Jadi kita akan pergi ke Saudi.
‫Dan bagaimana kita melakukan ini?
‫Jadi yang kita lakukan di sini adalah membuat kolom DFG Temp's Saleema Eagles', D. F. , Tim Saldat.
‫Jadi ini berarti kita sedang mengakses kolom Saldate dan kemudian kita dapat mengakses bagian tanggal waktu dari Saldate
‫dengan menggunakan DETI.
‫Jadi tanggal untuk tanggal waktu dan kemudian kita dapat mengakses atribut tahun.
‫Dengan menempatkan dodgier jadi mari kita lihat ini.
‫Apa ini memberitahu kita?
‫Indeks siang hari, tahun berapa?
‫Tahun siang hari.
‫Bahkan sebelum kita menetapkan ulang kolom, mari kita ambil baris pertama dan lihat apa fungsinya 1989.
‫OK, dan mari kita lakukan hal yang sama lagi, tapi mari kita lakukan dengan DE.
‫Oh, oke, tanggal 17.
‫Baiklah, dan sekarang jika kita melakukannya tanpa apa-apa, jadi jika kita melakukannya di Saudi.
‫Ah, begitulah, jadi kami melihat bahwa itu diakses tahun, itu akses hari, jadi mari kita perkaya kerangka
‫data kita dengan beberapa kolom yang berkaitan dengan nilai-nilai yang berbeda ini.
‫Dan jika Anda tidak yakin dengan apa yang saya maksud, mari kita lihat aksinya.
‫Jika ragu, jalankan kodenya, katakan tahun sama dengan itu.
‫Dan kemudian apa yang mungkin kita lakukan adalah kita mungkin hanya melakukan bulan, hari, hari dalam seminggu, hari dalam setahun.
‫Dan tentu saja kita bisa berbuat lebih banyak.
‫Tetapi pada intinya waktu, sungguh, kita dapat membuat fungsi yang pada dasarnya melakukan semua ini.
‫Tapi apa yang akan kita lakukan adalah hanya melakukan lima atau enam untuk menunjukkan.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Kita bisa menyalinnya, tapi kita akan berlatih mengkodekannya.
‫Jadi kita pergi ke sini, katakanlah satu bulan sama dengan def temp, Saldate, Tabora selesaikan bulan dan DF temp
‫sale day sama dengan temp Saldate de de de temp.
‫Dan kita akan pergi sale hari dalam seminggu.
‫Saat itulah kami mengatakan hari dalam seminggu.
‫Bisakah kamu membaca memo itu.
‫Anda dapat mencampur cantik sama dengan def temp dot tanggal penjualan deti dart hari dalam seminggu def temp hari penjualan tahun sama dengan
‫def temp.
‫Sekarang seperti yang Anda katakan, ada banyak kode yang berlebihan di sini.
‫Mungkin ada fungsi di suatu tempat yang merupakan tantangan bagus bagi Anda untuk melihat apakah Anda dapat berfungsi.
‫Apakah tahun ini mungkin bahkan pergi ke dokumentasi pandas dan menambahkan beberapa parameter yang berbeda untuk
‫memperkaya dataset kami.
‫Dan sekarang menurut Anda apa yang mungkin dilakukan ini?
‫Nah, mari kita lihat atau jalankan itu dan kemudian kita akan pergi ke sini, D. F. 10, kita akan menjadi kepala dan kita akan
‫mengubahnya sehingga kita bisa melihat semua kolom.
‫Mari kita pergi ke bawah.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi apa yang telah kita lakukan adalah kita telah membuat.
‫Jadi lihat di sini, Sallisaw man, Saudi Souda dari Arab Saudi, kami telah membuat lima kolom ini dan yang dilakukan adalah mengambil tanggal
‫penjualan dan mengekstrak beberapa nilai tersebut dan menambahkannya sebagai lebih banyak fitur di
‫bagian belakang tanggal kami bingkai.
‫Sekarang, tentu saja, fitur-fitur ini tidak akan terdaftar dalam kamus data kami, tetapi jika kami ingin membaginya dengan orang lain,
‫mungkin itu akan menjadi sesuatu yang kami tambahkan ke kamus data.
‫Tapi kami tidak akan melakukannya untuk saat ini.
‫Dan dengan informasi ini di sini, kita mungkin tidak membutuhkan kolom Saldate lagi.
‫Yang ini di sini, mungkin sedikit berlebihan sekarang, jadi yang mungkin kita lakukan adalah menghapusnya, jadi mari kita lepaskan.
‫Jadi kami akan memasukkannya ke sini, sedikit komentar.
‫Sekarang, kami telah memperkaya bingkai data kami.
‫Dan ingat, karena kita sedang mengerjakan penahanan, jika kita membutuhkan Saldate kembali,
‫kita bisa kembali ke D. F. , bingkai data asli kami yang kami impor
‫sekarang telah memperkaya bingkai data kami dengan fitur waktu tanggal.
‫Kita bisa menghapus Saldate.
‫Jadi mari kita lakukan penurunan suhu dan kita akan pergi Saldate pada sumbu sama dengan satu di tempat sama dengan benar.
‫Ingat, emplace terjadi di tempat sehingga kita tidak harus turun.
‫Suhu sama.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, jika kita mencoba melakukan ini, kita akan mendapatkan kesalahan karena Saldate tidak ada lagi,
‫tetapi tidak apa-apa karena kita sudah mendapatkan informasinya.
‫Baru saja melintasi lima kolom yang berbeda, lalu meninggalkannya.
‫Dan jika kami menginginkannya kembali, kami dapat kembali ke data asli kami.
‫Sekarang, saya juga ingin memeriksa nilai kolom yang berbeda.
‫Ini semua tentang menambahkan analisis data eksplorasi, hanya benar-benar memeriksa apa yang terjadi dan apa yang mungkin
‫kita lakukan.
‫Jadi mari kita pilih satu.
‫Apa yang kita dapatkan di sini?
‫Tentang negara bagian AS negara bagian tempat penjualan terjadi, di negara bagian mana penjualan paling banyak, jika Anda berasal dari
‫AS, negara bagian apa pun Anda berada, langsung dan langsung dan Anda paling masuk akal.
‫Mari kita lihat.
‫Nilai penting.
‫Mungkin itu akan menjadi Wyoming.
‫Tidak, Florida, Texas.
‫Banyak sekali penjualan yang terjadi.
‫Wow.
‫OK, jadi Washington tidak mengapa mungkin bahkan memiliki satu penjualan?
‫Saya tidak bisa melihatnya setidaknya mungkin Anda bisa.
‫Oh, begitulah.
‫Wyoming oh seribu enam ratus tujuh puluh dua.
‫OK, jadi ini adalah bagian lain dari.
‫Anda dapat memeriksa lebih banyak kolom jika Anda mau.
‫Anda dapat memeriksa dan memeriksa jumlah nilai yang berbeda.
‫Ingat, penghitungan nilai sangat berguna.
‫Ini Anda hanya melihat penyebaran data.
‫Itu cara lain untuk melihat distribusi.
‫Hanya lelah menjelajahi data.
‫Mari kita melakukan pemodelan.
‫Ya, mari kita lakukan itu.
‫Itu jauh lebih menyenangkan.
‫Membangun model pembelajaran mesin.
‫Jadi kita sudah cukup melakukan a. D. sebuah.
‫Kami selalu bisa berbuat lebih banyak, tetapi mari kita mulai melakukan beberapa model yang digerakkan oleh Aidi sekarang.
‫Apa yang didorong oleh model a. D. sebuah.
‫Nah, karena ada begitu banyak fitur di sini, kita bisa menghabiskan sepanjang hari hanya
‫dengan menelusuri setiap kolom ini, menemukan jumlah nilai, melakukan lantai distribusi, membuat lebih banyak plot.
‫Tetapi pada akhirnya, kami tahu apa metrik penilaian kami.
‫Jadi mengapa kita tidak mencoba dan langsung menuju ke adegan itu jika kita bisa?
‫Nah, bagaimana kita membangun model?
‫Mari kita buat model pembelajaran mesin.
‫Tapi ingat, apa yang kita coba lakukan?
‫Nah, jika kita kembali, mari kita periksa data dari.
‫Kami mencoba menggunakan semua variabel independen untuk memprediksi harga jual.
‫Baiklah, jadi itu berarti jika kita hanya membuang semua kolom, menurunkan harga kita, itu seharusnya menjadi X kita.
‫Dan kemudian jika kita menggunakan harga kita, kolom itu sendiri, itu seharusnya menjadi Y kita.
‫Tapi model pembelajaran mesin seperti apa yang kami gunakan?
‫Ingat, kita punya matematika seperti Hitler dan pembelajaran mesin.
‫Jika kita pergi ke sini memilih perkiraan yang tepat dan ini adalah kesetiaan lama kita.
‫Jadi jika kita mulai di sini, jika kita melalui ini, apakah kita memiliki sekitar 50 sampel?
‫Ya.
‫Apakah kita memprediksi kategori?
‫Tidak.
‫Memprediksi kuantitas?
‫Ya, kami memprediksi tidak.
‫Kami sedang melakukan masalah regresi.
‫Sekarang, jika kita mengikuti ini, kita punya banyak pilihan model yang berbeda di sini di hijau.
‫Tetapi karena kami sudah memiliki pengalaman dengan hutan acak, pengklasifikasi hutan acak, itulah yang
‫mungkin kami lakukan adalah memeriksa mitranya, hutan acak.
‫Jadi jika kita melewati hutan pohon acak ini, ada pengklasifikasi dan ada kemunduran
‫hutan acak.
‫Baiklah.
‫Nah, mari kita lihat apa yang bisa kita lakukan.
‫Kami telah melihat ini sebelumnya dengan pembelajaran psikis tentang cara mengimpor model.
‫Jadi jika kita beralih dari Escalon DOT Ensemble dan ingat, jika Anda ingin melihat dengan tepat bagaimana melakukan ini, Anda bisa masuk ke
‫sini secara acak agresor hutan dan saya akan memberi tahu Anda apa yang harus dilakukan.
‫Bahkan mungkin ada contoh di sini.
‫Mereka akan pergi dari Skyland dengan ansambel, mengimpor Raynham untuk sebatang rokok.
‫Itulah yang akan kita lakukan, mengimpor progresor hutan acak untuk ini sangat menarik.
‫Kami sudah masuk ke pemodelan.
‫Nah, buat contoh model.
‫Jadi model sama dengan regresi hutan acak ke atas dan kita akan mengatur jumlah pekerjaan menjadi sama dengan satu
‫negatif.
‫Apa artinya ini?
‫Nah, itu berarti akan menggunakan core sebanyak mungkin di komputer saya karena kita berurusan dengan berapa
‫banyak baris yang kita hadapi def temp.
‫Kami ingin Len.
‫Kita berurusan dengan empat ratus dua belas ribu baris.
‫Jadi itu berarti model pembelajaran mesin kita harus melewati empat ratus dua belas ribu baris plus ini,
‫coba kerjakan semua pola di antara kolom-kolom ini, lalu coba dan hitung harga jualnya.
‫Itu banyak.
‫Dan yang mungkin juga kita lakukan mulai sekarang adalah mengingat bagaimana kita dulu mengatur.
‫Kita bisa melakukan ini sembarang seed 42.
‫Kita bisa mengaturnya di semua sel kita, tapi cara lain untuk melakukannya adalah dengan model kita.
‫Ada parameter yang disebut keadaan acak.
‫Kita bisa pergi sama dengan empat puluh dua.
‫Dan ingatlah untuk memeriksa dokumentasi tentang apa yang terjadi.
‫Oh, bukan?
‫Saya tidak dapat menekan tab untuk beberapa alasan, saya hanya akan pergi ke dokumentasi di sini.
‫Kita akan melihat apa artinya keadaan acak.
‫Ini dia.
‫Mengontrol keacakan bootstrap sampel saat digunakan, saat membangun pohon, jika bootstrap benar,
‫dan pengambilan sampel fitur yang perlu dipertimbangkan.
‫Oke, singkat cerita, ini akan bertindak seperti NPE, benih acak.
‫Dan jika kita pergi ke sini dan pekerjaan.
‫Di sana kita pergi.
‫None berarti satu pekerjaan analis, Leyb, yang negatif berarti menggunakan semua proses.
‫Jadi ini dua yang kita setting, kan?
‫Luar biasa.
‫Dan untuk menyesuaikannya, kami akan melakukannya dan kami perlu menghapus kolom harga jual.
‫Jadi ini X kami, jadi harga jual dan akses sama dengan satu.
‫Jadi kami menurunkan harga jual dan kemudian kami akan melewatinya, hanya kolom harga jual sebagai target.
‫Jadi model ini tidak cocok.
‫Ini adalah X.
‫Dan inilah mengapa harga jual cekatan.
‫Mari kita lihat apakah itu berhasil.
‫Oh, tidak, kami mendapat kesalahan nilai.
‫Apa yang dikatakan, tidak dapat mengubah string menjadi float rendah.
‫Anda tahu mengapa ini, karena jika kita pergi ke titik info.
‫Semua data kami tidak dalam format numerik adalah pita penggunaan objek int float int.
‫Oke, itu tipe apa.
‫Mari kita lihat.
‫Ini adalah bagian dari ide yang didorong oleh model, benar, di mana model pembelajaran mesin kami baru saja memberi tahu kami
‫bahwa terima kasih kepada orang-orang cantik dari garis Saikat, mereka telah melakukan kesalahan ini untuk membantu kami keluar dari apa yang
‫terjadi.
‫Jadi penggunaan dan bukan penggunaan warning band tipe dot d.
‫Apa yang terjadi dengan objek tipe d?
‫Oke, jadi mungkin itu string atau semacamnya.
‫Dan hal lainnya adalah saya baru ingat bahwa kita memiliki banyak nilai yang hilang.
‫Hmm.
‫Jadi dari apa yang kami ketahui tentang model pembelajaran mesin yang ingin masuk ke pemodelan, tetapi kami
‫memiliki data yang tidak numerik dan sejumlah besar data yang hilang.
‫Jadi sebelum kita membangun model pembelajaran mesin, kita harus mengurusnya.
‫Jadi itulah yang akan kami lakukan selama beberapa video berikutnya.
‫Kami melakukan beberapa ide yang didorong oleh model.
‫Dan hal yang indah adalah kami baru saja mencoba menjalankan model pembelajaran mesin itu dan itu memberi tahu kami, hei, kami
‫tidak bisa itu tidak akan berhasil karena Anda tidak memiliki angka dalam data Anda.
‫Anda memiliki beberapa string dalam data Anda.
‫Dan jika kita pergi lagi, mungkin pada akhirnya akan memberitahu kita bahwa kita kehilangan data.
‫Jadi itu yang harus kita tangani terlebih dahulu.