‫なるほど｡
‫これで､ 元のデータフレームのコピーができました｡
‫元データを壊す心配もなく､ DF tempの編集を開始することができます｡
‫だから､ もし元に戻したくなったとしても､ まったく問題なく戻せるのです｡
‫このビデオで行うのは､ これらの日付を取得し､ パンダの日付時刻とパンダの日付時刻属性を使用して､
‫データセットをリッチ化することです｡
‫そして､ ダンさんが言っている､ 我々のデータセットを充実させるとはどういうことかというと｡
‫これから紹介するのは､ フィーチャーエンジニアリングと呼ばれる小さな実践方法です｡
‫ステップ4まで思い出してください｡
‫さて､ すでに多くのことを取り上げました｡
‫様々な機能を搭載しており､ これらは全てここに掲載されています｡
‫フィーチャーエンジニアリングとは何かというと､ 新しい機能を作ることです｡
‫使用帯域は､ 使用帯域とはまったく異なるものですが､ ここに追加して､
‫説明文や､ この中のひとつに飛び込んで､ 日付を表示して､ 少し変更することも可能です｡
‫それがフィーチャーエンジニアリングのプロセスなので､ それをやりましょうということですね｡
‫しかし､ 今の日程では､ どうすればいいのでしょう｡
‫さて､ まずは実際に見てみることにしましょう｡
‫そして､ 何が起きているのかを議論します｡
‫これは､ ほぼいつでもできることかもしれません｡
‫取り組んでいるシリーズ企画
‫では､ ここで少し見出しをつけましょう｡
‫販売日列の日付時間パラメータを追加｡
‫素晴らしい｡
‫そしてパンダには､ 美しい小さなパンダのデートタイムがあります｡
‫まあ､ pandasのデータをやっただけなんですけどね｡
‫トリガーハッピーデートタイム属性を取得しています｡
‫これは､ これから使うものですよね？
‫販売日のカラムを日付時間インデックスにしました｡
‫日付と時刻のデータの配列は不変で､ 今できることは､ その日付のいくつかの属性にアクセスすることです｡
‫そして､ ここで言いたいのは､ このことです｡
‫そのため､ 年､ その日付の年､ 月､ 日､ 時､ 分､ 秒､ マイクロ秒､ ナノ秒の遠方まで行くことができるのです｡
‫それはそれは､ かなり深くなっていますね｡
‫月初めでしょうか？
‫月末でしょうか？
‫四半期の始まりでしょうか？
‫では､ なぜ､ このような機能が､ 見もせず､ コーディングもせずに､ 価値を持つのか､
‫考えてみてほしいのです｡
‫売上を上げるなら､ それが四半期末なのか､ 四半期初めなのか､ 月初めなのか､ そういうことがわかるといいかもしれませんね？
‫なぜそうなるのでしょうか？
‫今すぐ
‫自信がなくても大丈夫｡
‫しかし､ これはデータサイエンティストや機械学習エンジニアであることの一部なのです｡
‫そうだろ？
‫何事も少しは知っておくということです｡
‫時系列の売上を扱う場合､ それが四半期の始まりなのか､
‫それとも四半期の終わりで売上が下がっているのか､ それは誰もが予算不足で､
‫年明けなら誰も何も買いたくないのに､ 年末になると買いたがるからでしょう｡
‫そして､ 「そうだ､ 残りの予算を使って､ いろいろなものを買おう」となるのです｡
‫深い知識は必要ありません｡
‫これは､ datetimeオブジェクトをリッチ化するための一つの方法です｡
‫では､ ここから入ってみましょう｡
‫どうすればいいのでしょうか｡
‫列を追加することができます｡
‫これから行うのは､ DF tempの最後に､ 販売日カラムの日付時間パラメータを追加することです｡
‫そして今また､ それを語ることは､ 見てもらうことほど良いことはありません｡
‫そこで､ ああだこうだ言いながら､ どうすればいいのか？
‫つまり､ DF temp sale yearとDF temp sale dateの列を作るということです｡
‫つまり､ 販売日のカラムにアクセスし､ d t を使って販売日の日付時間の部分にアクセスし､
‫d t 日付時間､ そして年属性にアクセスすることができるのです｡
‫置くことで｡
‫年です｡
‫では､ これを見てみましょう｡
‫これは何を物語っているのでしょうか｡
‫DateTime インデックスドット年｡
‫昼の年｡
‫カラムを再割り当てする前に､ 最初の行を取り､ これが何をするのか見てみましょう｡
‫1989.
‫なるほど｡
‫さて､ もう一度同じことをやってみましょう｡
‫でも､ DEでやってみよう｡
‫ああ｡
‫なるほど｡
‫17.
‫わかりました｡
‫そして今､ 何もない状態でそれをやったら｡
‫だから､ 販売日だけやっても
‫あ､ これだ｡
‫そのため､ 年や日にちを指定してアクセスすることができます｡
‫そこで､ これらの異なる値に関連するいくつかのカラムでデータフレームをリッチにしてみましょう｡
‫もし､ 私が言っている意味がよくわからない場合は､ アクションで確認しましょう｡ 疑わしい場合は､
‫コードを実行して､ ああ､ 年はこれに等しいと言いましょう｡
‫そして､ 月､ 日､ 曜日､ 年だけでなく､ もちろんもっと多くのことを行うことができます｡
‫しかし､ 時間の本質を考えれば､ 本当に､ 基本的にこれらすべてを行う機能を作ればいいのです｡
‫しかし､ これから行うのは､ 5､ 6個のデモンストレーションだけです｡
‫では､ そうしましょう｡
‫コピーでもいいのですが､ コーディングの練習をするのです｡
‫だから､ ここに行くんです｡
‫販売月イコール臨時販売日タブ注文完了d月と臨時販売日イコール臨時販売日でないdty日臨時販売日に行くつもりです｡
‫それは､ 曜日を言ったときです｡
‫読めますか？
‫そうかもしれませんね｡
‫キャメルケースの美しいイコールデフテンプドット販売日ドット曜日デフテンプ販売日年イコールデフテンプ｡
‫さて､ ご覧の通り､ ここには冗長なコードがたくさんあります｡
‫どこかに機能があるかもしれない｡
‫PANDASのドキュメントを見て､ さらに別のパラメータを追加して､
‫データセットを充実させることもできます｡
‫さて､ これでどうでしょうか？
‫さて､ 見てみましょうか｡
‫それを実行してから､ ここに行くんです｡
‫デフ温度
‫ヘッドを表示し､ すべての列が見えるように転置します｡
‫右下に行きましょう｡
‫これでよしとしよう｡
‫そこで､ 私たちは何をしたかというと､ 創り上げたのです｡
‫さて､ ここで私たちの年､ 月､ 日売り曜日を紹介します｡
‫私たちの一年のうちで､ この日です｡
‫この5つのカラムを作りました｡
‫そして､ 販売された日付からその値を抽出し､ データフレームのバックエンドに機能として追加しているのです｡
‫もちろん､ これらの機能はデータディクショナリーに掲載されませんが､ もしこれを他の人と共有することになれば､
‫データディクショナリーに追加することになるかもしれません｡
‫でも､ とりあえずはそうしておきたい｡
‫そして､ この情報があれば､ 販売日の列はもう必要ないでしょう｡
‫これか？
‫おそらく､ 今は少し過剰になっていると思います｡
‫だから､ 私たちがやるべきことは､ それを取り除くことかもしれません｡
‫だから､ 捨てましょう｡
‫そこで､ ここに少しコメントを入れておきます｡
‫さて､ データフレームをリッチ化しましたが､ DFで作業しているため､ Sauditeカラムを戻す必要があることを思い出してください｡
‫インポートした元のデータフレームに戻ればいいんです｡
‫今､ 私は日付時間の機能で私たちのデータフレームを豊かにしてきた我々はsaouditeを削除することができますので､ df tempのドットドロップを移動してみましょう､
‫我々は行くつもりだ販売日付軸に等しい1インプレース等しい真です｡
‫インプレースで覚えておけば､ df10イコールにする必要はありません｡
‫素晴らしい｡
‫さて､ これを実行しようとすると､ Saouditeはもう存在しないので､ エラーになります｡
‫でも､ それは情報を得たからいいんです｡
‫ちょうど今､ 5つのコラムにまたがっているんです｡
‫ブーム､ ブーム､ ブーム､ ブーム｡
‫そして､ もし元に戻したくなったら､ 元のデータフレームに戻せばいいのです｡
‫今すぐ
‫また､ 異なる列の値をチェックするのも好きです｡
‫さて､ ここまでがEDAの書き方､ 探索的データ解析についてです｡
‫何が起きているのか､ どうすればいいのかを確認するためのものです｡
‫では､ 選んでみましょう｡
‫これは何なんだ？
‫州はどうでしょうか？
‫販売が行われた米国の州｡
‫売上が多いのはどの州だろう？
‫アメリカから来た人は､ どんな州であろうと､ レコメンドしてください｡
‫一番売れたと思う？
‫見てみよう｡
‫バリューカウント
‫ワイオミングになるのかもしれませんね｡
‫いいえ｡
‫フロリダ州
‫テキサス州
‫たくさん売れていますね｡
‫すごい｡
‫なるほど｡
‫だから､ ワシントンはそうしている｡
‫なぜ単品販売もするのか？
‫そのリストの中に見当たらないのですが｡
‫できるかもしれませんね｡
‫あ､ これだ｡
‫ワイオミング州
‫ああ｡
‫1672.
‫なるほど｡
‫というのも､ これは別の部分ですね｡
‫必要であれば､ もっと多くの列をチェックすることができます｡
‫さまざまな値のカウントを確認しながら進むことができます｡
‫バリューカウントは本当に便利なものだと覚えておいてください｡
‫これはデータの広がりだけを見ているんですね｡
‫これも分布の見方ですね｡
‫データ探索に飽きない｡
‫モデリングをしよう｡
‫ええ､ そうしましょう｡
‫その方が､ 機械学習モデルを作るのが楽しいですからね｡
‫もう十分だろう､ エイダ？
‫もっとできることがあるかもしれませんが､ モデル駆動型ADAを始めてみましょう｡
‫まあ､ ここにはたくさんの機能がありますから｡
‫これらの列を一つ一つ調べて､ 値の数を求め､ 分布図を作り､ さらにプロットするだけで､
‫一日中過ごせそうです｡
‫しかし､ 結局のところ､ 私たちは自分たちの評価指標をなんとなくわかっています｡
‫では､ なぜ､ そこに向かっていこうとしないのか｡
‫そして､ もしできたとして､ さて､ どうやってモデルを作るのでしょう？
‫機械学習モデルを構築してみよう
‫しかし､ 忘れてはいけないのは､ 私たちは何をしようとしているのか､ ということです｡
‫さて､ 戻ってきたら､ DataFrameを確認してみましょう｡
‫すべての独立変数を使って､ 販売価格を予測しようとしているのです｡
‫わかりました｡
‫つまり､ すべての列を削除し､ 販売価格を削除すれば､ それがXになるはずです｡
‫そして､ 販売価格､ カラムそのものを使用すれば､ それがYになるはずです｡
‫しかし､ どのような機械学習モデルを使うのでしょうか｡
‫そういえば､ サイキックローン機械学習マップがありましたね｡
‫ここで正しい見積もりを選んで行くと｡
‫そして､ これは私たちの古くからの愛用品です｡
‫では､ もしここから始めるとしたら､ このままいくと､ 50以上のサンプルがあるでしょうか？
‫はい｡
‫カテゴリーを予測しているのでしょうか？
‫いいえ｡
‫数量を予測する？
‫そう､ 数字を予測しているのです｡
‫回帰問題をやっています｡
‫さて､ このままいくと､ ここにはさまざまなモデルのオプションがあり､ 緑色もありますね｡
‫しかし､ 我々はすでにランダムフォレストという分類器を使った経験があるので､ その対極にあるランダムフォレスト・リグレッションをチェックすることができるかもしれないのです｡
‫ランダムツリーの森､ 分類器､ そしてランダムフォレスト回帰です｡
‫わかりました｡
‫さて､ 何ができるかな｡
‫以前にも､ モデルの取り込み方法をサイキックで学習したことがありました｡
‫スカラ・ドット・アンサンブルから､ ランダム・フォレスト・アグレッサーに移動して､
‫何をすればよいかを確認することができます｡
‫この下にも例があるかもしれません｡
‫今度はSkyline Dotのアンサンブルインポート､ ランダムフォレスト回帰から｡
‫それが､ 私たちの仕事です｡
‫ランダムフォレスト・レグレッツをインポートする｡
‫ポール､ これは楽しみだ｡
‫もうモデリングに入るんですよ｡
‫モデルをインスタンス化します｡
‫モデルはランダムフォレスト回帰で､ 求人数はマイナス1件に設定します｡
‫これはどういうことでしょうか？
‫つまり､ 私のコンピュータではできるだけ多くのコアを使うということです｡ なぜなら､ 私たちは何行を扱っているのでしょうか？
‫デフ温度
‫土地が欲しい｡
‫412,000本のバラを扱っているのです｡
‫つまり､ 機械学習モデルは412,000以上の行を調べ､ これらの列間のすべてのパターンを解明し､
‫販売価格を計算しなければならないのです｡
‫多いですね｡
‫そして､ これからは､ かつてのセット方法を思い出すことも大切かもしれません｡
‫こんなこともできるんだ｡
‫MPランダムシード 42．
‫それを全部のセルに設定すればいいんです｡
‫しかし､ もうひとつの方法は､ 私たちのモデルを使うことです｡
‫ランダムステートというパラメータがあります｡
‫イーグルス42に行けるし､ 何が起こっているのかのドキュメントを確認することも忘れてはいけない｡
‫ああ､ 私たちはそうではありませんでしたか｡
‫なぜかシフトタブが押せない｡
‫ここはドキュメントで済ませる｡
‫ランダムな状態とはどういうことか､ 見てみましょう｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫ブートストラップが真であった場合､ ツリーを構築する際に､ 使用するサンプルのブートストラップのランダム性と､
‫考慮する特徴のサンプリングの両方を制御します｡
‫なるほど｡
‫つまり､ 長い話､ これはそうなる｡
‫npランダムシードのようなもので､ ここに行けば仕事がある､ そこに行けば仕事がある､ といったものです｡
‫Noneは､ ジョブレブ以外の1つを意味します｡ Negativeは､ すべてのプロセスを使用することを意味します｡
‫この2つを設定しているわけですね｡
‫素晴らしい｡
‫それで､ それに合わせるために､ フィットして､ 販売価格の列を落とす必要があるのです｡
‫これが私たちのXなんですね｡
‫つまり､ セール価格と軸は1に等しいのです｡
‫そこで､ 販売価格を落とし､ 販売価格列だけをターゲットとして渡すことにします｡
‫これがモデリングフィットなんですね｡
‫これはXであり､ これはそうデフタンプの販売価格である理由です｡
‫その効果を見てみましょう｡
‫あ､ いや｡
‫バリューエラーが発生しました｡
‫なんて書いてあるんだ？
‫文字列を float low に変換できませんでした｡
‫ああ｡
‫これがなぜかわかるか？
‫dfkiの情報を見ていくとそうだからです｡
‫当社のデータはすべて数値形式ではありません｡
‫ああ｡
‫INT float int object usage band.
‫なるほど｡
‫それは何という種類なのでしょうか？
‫見てみよう｡
‫これはモデル駆動型EDAの一部ですよね？
‫私たちの機械学習モデルは､ サイキックラインの美しい人々のおかげで､ 何が起こっているのかを知るために､
‫このエラーを入れたと教えてくれただけです｡
‫だから使い方｡
‫あ､ いや､ 警告使用バンドドットDタイプはダメですよ｡
‫あのD型はどうなってるんだろう｡
‫ああ｡
‫うーん｡
‫オブジェクトです｡
‫だから､ 文字列とかそういうものなのかもしれませんね｡
‫もうひとつは､ 欠損値が大量にあることを思い出したからです｡
‫うーん｡
‫機械学習モデルについて知っていることから､ モデリングに入ろうとしているのですが､ 数値化されていないデータや､
‫欠落しているデータがいっぱいあるわけです｡
‫だから､ 機械学習モデルを作る前に､ その対策が必要なんです｡
‫ということで､ これから数回のビデオでやっていくことになるのでしょう｡
‫モデル駆動型EDAをやるんだ｡
‫素晴らしいことに､ 機械学習モデルを実行しようとしたところ､
‫「データには数字以外もあり､ 文字列もあるので､
‫うまくいきません｡
‫だから､ まずそれを処理する必要があるのです｡