‫OK, ora che abbiamo fatto una copia del nostro frame di dati originale, possiamo iniziare a modificare DFG temp senza preoccuparci di
‫danneggiare i nostri dati originali.
‫Quindi, se mai avessimo bisogno di tornare indietro, possiamo farlo senza alcun problema.
‫Quindi quello che faremo in questo video è prendere queste date.
‫Useremo la data e l'ora dei panda, così come alcuni documenti, gli attributi della data e dell'ora per arricchire il nostro set di dati.
‫E se ti stai chiedendo cosa si fa, stai parlando di arricchire il nostro dataset.
‫Sebbene ci sia poca pratica in cui stiamo per tuffarci, si chiama ingegneria delle funzionalità.
‫Se ricordi bene il passaggio quattro, anche se abbiamo già trattato molto, abbiamo un sacco di funzionalità e
‫queste sono tutte elencate qui.
‫Ciò che significa ingegneria delle funzionalità è creare una nuova funzionalità.
‫Quindi qualcosa come la banda di utilizzo potrebbe essere completamente diverso dall'uomo di utilizzo, ma lo
‫aggiungeremmo semplicemente qui e poi ci potrebbe essere una descrizione o ci tufferemmo in uno di questi e andremmo a Saldate.
‫E lo cambiamo un po'.
‫Quindi questo è il processo di ingegneria delle funzionalità.
‫Quindi facciamolo.
‫Ma con le date adesso, come possiamo farlo?
‫Bene, prima di tutto, lo vedremo in azione.
‫Poi parleremo di cosa sta succedendo.
‫Questo è qualcosa che potresti voler fare per quasi tutti i progetti di serie temporali su cui stai lavorando.
‫Quindi facciamo una piccola intestazione qui e i parametri di data e ora per la vendita, colonna della data.
‫Meraviglioso.
‫E Panda ha una bellissima data per i piccoli panda.
‫Beh, ho appena preso i dati sui panda.
‫Ricevo attributi trigger happy time.
‫Questo è quello che useremo.
‫Destra?
‫Abbiamo trasformato la nostra colonna Saldate in un indice di data e ora.
‫C, sono immutabili e l'array di dati di data e ora.
‫Quello che possiamo fare ora è accedere ad alcuni attributi di quella data.
‫E questo è ciò che intendo qui.
‫Quindi possiamo andare all'anno, l'anno di quella data ora, il mese, la data, il nostro
‫minuto, il secondo, il microsecondo nanosecondo lontano.
‫È che sta diventando piuttosto profondo, vero?
‫L'inizio del mese è alla fine del mese.
‫È l'inizio di un trimestre.
‫Ora voglio che tu pensi al motivo per cui questo valore queste funzionalità potrebbero essere praticabili solo senza
‫nemmeno vederlo, senza nemmeno tagliarlo.
‫Se stai effettuando una vendita, perché sarebbe una buona idea sapere se era la fine di un trimestre o l'inizio di un trimestre
‫o l'inizio di un mese o qualcosa del genere?
‫Perché dovrebbe essere?
‫Ora, va bene se non sei a scuola.
‫Ma questo fa parte dell'essere un data scientist o un ingegnere dell'apprendimento automatico, giusto?
‫Si tratta di sapere un po' di tutto.
‫Quindi, se stai lavorando sulle vendite della serie TIME, forse è una buona idea sapere se è
‫l'inizio di un trimestre perché le vendite potrebbero aumentare perché questo non è un trimestre o forse è la fine di un
‫trimestre e le vendite stanno diminuendo perché tutti hanno un budget limitato.
‫E forse se è l'inizio dell'anno, nessuno vuole comprare niente, ma è la fine dell'anno e
‫la gente dice, oh, sì, usiamo il resto del nostro budget.
‫Compriamo un mucchio di cose.
‫Non è necessario conoscere una conoscenza approfondita.
‫Questa è solo una cosa che puoi fare per arricchire i tuoi oggetti diurni.
‫Quindi entriamo qui.
‫Come possiamo farlo, possiamo aggiungere una colonna, quello che possiamo fare è aggiungere un parametro diurno per la colonna
‫saudita alla fine della nostra porta.
‫E ora, di nuovo, parlarne non è bello come dare un'occhiata.
‫Quindi andiamo in Arabia.
‫E come lo faremmo?
‫Quindi quello che stiamo facendo qui è creare una colonna sui Saleema Eagles di DFG Temp, D. F. , Tim Saldate.
‫Quindi questo significa che stiamo accedendo alla colonna Saldate e quindi possiamo accedere alla parte data e ora di
‫Saldate utilizzando DETI.
‫Quindi data per data e ora e quindi possiamo accedere all'attributo anno.
‫Mettendo dodgier quindi diamo un'occhiata a questo.
‫Cosa ci dice questo?
‫Indice diurno, di che anno?
‫L'anno del giorno.
‫Prima ancora di riassegnare una colonna, prendiamo solo la prima riga e vediamo cosa fa 1989.
‫OK, e ripetiamo lo stesso, ma facciamolo con DE.
‫Oh, ok, 17.
‫Va bene, e ora se l'abbiamo fatto senza niente, allora se l'abbiamo fatto solo con l'Arabia Saudita.
‫Ah, eccoci, quindi vediamo che quello è l'anno di accesso, quello è il giorno di accesso, quindi arricchiamo
‫il nostro frame di dati con alcune colonne relative a questi diversi valori.
‫E se non sei sicuro di cosa intendo, vediamolo in azione.
‫In caso di dubbio, esegui il codice, supponiamo che l'anno sia uguale a quello.
‫E poi quello che potremmo fare è semplicemente fare mese, giorno, giorno della settimana, giorno dell'anno.
‫E ovviamente potremmo fare di più.
‫Ma nell'essenza del tempo, davvero, possiamo creare una funzione che fa praticamente tutto questo.
‫Ma quello che faremo è solo fare cinque o sei per dimostrare.
‫Quindi facciamolo.
‫Potremmo copiarlo, ma ci eserciteremo a codificarlo.
‫Quindi andiamo qui, diciamo che un mese è uguale a def temp, Saldate, Tabora completa il mese e DF temp sale
‫day è uguale a temp Saldate de de de temp.
‫E andremo in vendita il giorno della settimana.
‫È stato allora che abbiamo detto giorno della settimana.
‫Puoi leggere quel promemoria.
‫Puoi mescolare bella uguale a def temp punto vendita data deti dart giorno della settimana def temp vendita giorno dell'anno uguale a
‫def temp.
‫Ora, come puoi dire, qui c'è un sacco di codice ridondante.
‫Potrebbe esserci una funzione da qualche parte che è una buona sfida per te è vedere se riesci a funzionare.
‫Quest'anno forse anche andare alla documentazione dei panda e aggiungere alcuni parametri diversi per arricchire il nostro
‫set di dati.
‫E ora cosa pensi che questo potrebbe fare?
‫Bene, diamo un'occhiata o eseguiamolo e poi andiamo qui, D. F. 10, saremo la testa e la trasporremo in
‫modo da poter vedere tutte le colonne.
‫Andiamo proprio in fondo.
‫Ci siamo.
‫Quindi quello che abbiamo fatto è che abbiamo creato.
‫Quindi guarda qui, uomo Sallisaw, Saudi Souda dell'Arabia Saudita, abbiamo creato queste cinque colonne e quello che ha fatto è che ha appena preso la data
‫di vendita ed estratto alcuni di quei valori e li ha aggiunti come ulteriori funzionalità
‫sul retro della nostra data portafoto.
‫Ora, ovviamente, queste funzionalità non saranno elencate nel nostro dizionario dati, ma se dovessimo condividerle con qualcun
‫altro, forse sarebbe qualcosa che aggiungeremo al dizionario dati.
‫Ma per ora non lo faremo.
‫E quindi con queste informazioni qui, probabilmente non abbiamo più bisogno della colonna Saldate.
‫Questo qui, probabilmente un po' in eccesso ora, quindi quello che potremmo fare è rimuoverlo, quindi lasciamo perdere.
‫Quindi lo inseriremo qui, un piccolo commento.
‫Ora abbiamo arricchito il nostro frame di dati.
‫E ricorda, dato che stiamo lavorando sull'arresto, se mai avessimo bisogno del ritorno di Saldate,
‫potremmo semplicemente tornare al nostro D. F. , il nostro frame di dati originale che abbiamo importato ora
‫ha arricchito il nostro frame di dati con funzionalità di data e ora.
‫Possiamo rimuovere Saldate.
‫Quindi andiamo a ridurre la temperatura e andremo a Saldate sull'asse uguale a uno in posizione uguale a vero.
‫Ricorda, la postazione avviene sul posto, quindi non dobbiamo scendere.
‫La temperatura è uguale.
‫Meraviglioso.
‫Ora, se proviamo a fare questo, otterremo un errore perché Saldate non esiste più,
‫ma va bene perché abbiamo le informazioni.
‫È solo ora su cinque colonne diverse, poi le ha abbandonate.
‫E se mai lo volessimo indietro, possiamo tornare ai nostri dati originali da.
‫Ora, voglio anche controllare i valori di diverse colonne.
‫Si tratta di aggiungere un'analisi esplorativa dei dati, semplicemente controllando cosa sta succedendo e cosa
‫potremmo fare.
‫Quindi scegliamone uno.
‫Cosa abbiamo qui?
‫A proposito dello stato degli Stati Uniti in cui è avvenuta la vendita, in quale stato ha il maggior numero di vendite, se
‫vieni dagli Stati Uniti, in qualunque stato ti trovi, diretto e diretto e hai avuto più senso.
‫Diamo un'occhiata.
‫Il valore conta.
‫Forse sarà il Wyoming.
‫No, Florida, Texas.
‫Stanno accadendo un sacco di vendite.
‫Oh.
‫OK, quindi Washington fa perché forse ha anche una singola vendita?
‫Non riesco a vederlo in almeno forse puoi.
‫Oh, ci siamo.
‫Wyoming oh milleseicentosettantadue.
‫OK, quindi questa è un'altra parte di.
‫Puoi controllare più colonne se vuoi.
‫Potresti passare attraverso e controllare diversi conteggi di valori.
‫Ricorda, il valore conta è davvero utile.
‫Stai solo guardando la diffusione dei dati.
‫Questo è un altro modo di vedere la distribuzione.
‫Stanco solo di esplorare i dati.
‫Facciamo la modella.
‫Sì, facciamolo.
‫È molto più divertente.
‫Costruire un modello di apprendimento automatico.
‫Quindi abbiamo fatto abbastanza a. D. un.
‫Potremmo sempre fare di più, ma iniziamo a fare un po' di Aidi guidata da un modello adesso.
‫Cos'è il modello guidato a. D. un.
‫Bene, poiché ci sono così tante funzionalità qui, potremmo passare tutto il giorno a esaminare ciascuna di
‫queste colonne, a trovare il valore che conta, a creare un piano di distribuzione, a creare più appezzamenti.
‫Ma alla fine della giornata, in un certo senso sappiamo qual è la nostra metrica di valutazione.
‫Allora perché non proviamo a dirigerci verso quella scena se possiamo?
‫Bene, come costruiremmo un modello?
‫Costruiamo un modello di machine learning.
‫Ma ricorda, cosa stiamo cercando di fare?
‫Bene, se torniamo, controlliamo i dati da.
‫Stiamo cercando di utilizzare tutte le variabili indipendenti per prevedere il prezzo di vendita.
‫Va bene, questo significa che se abbandoniamo tutte le colonne, abbassiamo il nostro prezzo, quella dovrebbe essere la nostra X.
‫E poi se usiamo il nostro prezzo, la colonna stessa, quella dovrebbe essere la nostra Y.
‫Ma che tipo di modello di machine learning utilizziamo?
‫Bene, ricorda, abbiamo come Hitler e l'apprendimento automatico della matematica.
‫Se andiamo qui scegliamo il preventivo giusto e questo è il nostro vecchio fedele.
‫Quindi, se dovessimo iniziare da qui, se seguiamo questo, abbiamo circa 50 campioni?
‫Sì.
‫Stiamo prevedendo la categoria?
‫No.
‫Prevedere una quantità?
‫Sì, prevediamo un no.
‫Stiamo facendo un problema di regressione.
‫Ora, se dovessimo seguire questo, abbiamo un sacco di diverse opzioni di modello qui nel verde.
‫Ma poiché abbiamo già avuto una certa esperienza con la foresta casuale, un classificatore di foresta casuale, quello
‫che potremmo fare è controllare la sua controparte, la foresta casuale.
‫Quindi, se dovessimo passare attraverso questa foresta di alberi casuali, c'è un classificatore e c'è un regresso casuale
‫della foresta.
‫Tutto bene.
‫Bene, vediamo cosa possiamo fare.
‫Lo abbiamo già visto con l'apprendimento psichico su come importare un modello.
‫Quindi, se andiamo da Escalon DOT Ensemble e ricordiamo, se vuoi vedere esattamente come farlo, potresti semplicemente entrare
‫qui in un aggressore casuale della foresta e ti dirò cosa fare.
‫Potrebbe anche esserci un esempio quaggiù.
‫Andavano da Skyland in ensemble, importavano Raynham per una sigaretta.
‫Questo è quello che faremo, importare un progressore forestale casuale per questo è eccitante.
‫Stiamo già iniziando a fare la modella.
‫Bene, istanzia un modello.
‫Quindi il modello è uguale alla regressione casuale della foresta e imposteremo il numero di lavori su uguale a uno
‫negativo.
‫Cosa significa questo?
‫Bene, questo significa che utilizzerà il maggior numero possibile di core sul mio computer perché abbiamo a che fare con
‫quante righe abbiamo a che fare con def temp.
‫Vogliamo il Lenn.
‫Abbiamo a che fare con quattrocentododicimila righe.
‫Ciò significa che il nostro modello di apprendimento automatico deve passare attraverso quattrocentododicimila righe e più di questo, provare a
‫elaborare tutti i modelli tra queste colonne e quindi provare a calcolare il prezzo di vendita.
‫Questo è molto.
‫E quello che potremmo anche fare d'ora in poi è ricordare come eravamo abituati a impostare.
‫Potremmo farlo con qualsiasi seme casuale 42.
‫Potremmo impostarlo in tutte le nostre celle, ma un altro modo per farlo è con i nostri modelli.
‫C'è un c'è un parametro chiamato stato casuale.
‫Possiamo andare uguale a quarantadue.
‫E ricordati di controllare la documentazione di quello che sta succedendo.
‫Oh, non è vero?
‫Non posso premere tab per qualche motivo, vado solo alla documentazione qui.
‫Vedremo cosa significa stato casuale.
‫Eccoci qui.
‫Controlla sia la casualità del bootstrap dei campioni quando utilizzato, durante la creazione di alberi, se il bootstrap
‫era true, sia il campionamento delle caratteristiche da considerare.
‫OK, per farla breve, questo si comporterà come NPE, seme casuale.
‫E se andiamo qui e lavori.
‫Ci siamo.
‫Nessuno significa un lavoro da analista, Leyb, uno negativo significa usare tutti i processi.
‫Quindi questi sono i due che stiamo impostando, giusto?
‫Meraviglioso.
‫Quindi, per adattarlo, lo faremo e dobbiamo eliminare la colonna del prezzo di vendita.
‫Quindi questa è la nostra X, quindi il prezzo di vendita e l'accesso sono uguali a uno.
‫Quindi abbasseremo un prezzo di vendita e poi lo passeremo, solo la colonna del prezzo di vendita come obiettivo.
‫Quindi questo è un modello non adatto.
‫Questo è X.
‫Ed è per questo che è un prezzo di vendita abile.
‫Vediamo se funziona.
‫Oh, no, abbiamo un errore di valore.
‫Che dire, non è stato possibile convertire la stringa in float basso.
‫Sai perché questo è, è perché se andiamo a puntino le informazioni.
‫Tutti i nostri dati non sono in formato numerico sono int float int oggetto banda di utilizzo.
‫OK, che tipo è quello.
‫Diamo un'occhiata.
‫Questo fa parte dell'idea basata sul modello, giusto, dove il nostro modello di apprendimento automatico ci ha appena detto
‫che grazie alle belle persone della linea Saikat, hanno inserito questi errori per aiutarci a risolvere ciò che sta
‫succedendo.
‫Quindi l'uso e non l'uso del tipo di punto d della banda di utilizzo di avviso.
‫Cosa sta succedendo d digita l'oggetto O?
‫OK, quindi forse è una stringa o qualcosa del genere.
‫E l'altra cosa è che mi sono appena ricordato che abbiamo un sacco di valori mancanti.
‫Hmm.
‫Quindi da quello che sappiamo sui modelli di apprendimento automatico che vogliono entrare nella modellazione, ma abbiamo
‫dati che non sono numerici e un sacco di dati che mancano.
‫Quindi, prima di costruire un modello di machine learning, dovremo occuparci di questo.
‫Quindi è davvero quello che faremo nei prossimi due video.
‫Facciamo qualche idea guidata dal modello.
‫E la cosa bella è che abbiamo appena provato a eseguire quel modello di apprendimento automatico e ci ha
‫detto, ehi, non possiamo non funzionerà perché non hai numeri nei tuoi dati.
‫Hai delle stringhe nei tuoi dati.
‫E se dovessimo andare di nuovo, alla fine potrebbe dirci che abbiamo dei dati mancanti.
‫Quindi è quello che dobbiamo gestire prima.