‫OK, agora que fizemos uma cópia de nosso quadro de dados original, podemos começar a editar a temperatura DFG sem qualquer preocupação
‫em danificar nossos dados originais.
‫Portanto, se algum dia precisarmos voltar a isso, poderemos sem problemas.
‫Então, o que vamos fazer neste vídeo é pegar essas datas.
‫Usaremos data e hora do pandas, bem como alguns papéis, atributos de data e hora para enriquecer nosso conjunto de dados.
‫E se você está se perguntando o que está feito, você está falando em enriquecer nosso conjunto de dados.
‫Embora haja pouca prática na qual estamos prestes a mergulhar é chamada de engenharia de recursos.
‫Se você se lembrar de voltar na etapa quatro, embora já tenhamos abordado muitos, temos um monte de recursos
‫e todos eles estão listados aqui.
‫O que a engenharia de recursos significa é criar um novo recurso.
‫Então algo como a banda de uso pode ser completamente diferente do homem de uso,
‫mas nós apenas adicionaríamos aqui e então poderia haver uma descrição ou mergulharíamos em uma dessas e iríamos Saldate.
‫E mudamos um pouco.
‫Então esse é o processo de engenharia de recursos.
‫Então vamos fazer isso.
‫Mas com as datas agora, como podemos fazer isso?
‫Bem, em primeiro lugar, vamos vê-lo em ação.
‫Então, vamos discutir o que está acontecendo.
‫Isso é algo que você pode querer fazer em quase todos os projetos de série temporal em que estiver trabalhando.
‫Então, vamos fazer um pequeno título aqui e parâmetros de data e hora para venda, coluna de data.
‫Maravilhoso.
‫E o Pandas tem um lindo encontro de pandas.
‫Bem, acabei de fazer dados de pandas.
‫Estou recebendo atributos de gatilho de tempo feliz.
‫É isso que vamos usar.
‫Direito?
‫Transformamos nossa coluna Saldate em um índice de data e hora.
‫C, eles são imutáveis e a matriz de dados de data e hora.
‫O que podemos fazer agora é acessar alguns atributos dessa data.
‫E é isso que quero dizer aqui.
‫Então podemos ir bem longe o ano, o ano daquela data, hora, mês, data,
‫nosso minuto, segundo, microssegundo, segundo nano.
‫Isso está ficando muito profundo.
‫O início do mês é no final do mês.
‫É o início de um trimestre.
‫Agora eu quero que você pense sobre por que esse valor desses recursos seria viável apenas sem nem mesmo
‫vê-lo, sem nem mesmo cortá-lo.
‫Se você está fazendo uma venda, por que seria uma boa ideia saber se foi ou não no final de um trimestre ou no início de
‫um trimestre ou no início de um mês ou algo assim?
‫Por que seria?
‫Agora, está tudo bem se você não tiver escola.
‫Mas isso faz parte de ser cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina, certo?
‫É saber um pouco sobre tudo.
‫Então, se você está trabalhando com vendas da série TIME, talvez seja uma boa ideia saber se é o
‫início de um trimestre porque as vendas podem estar aumentando porque não é um trimestre ou talvez seja o final de um trimestre
‫e as vendas estão caindo porque todo mundo está apertado no orçamento.
‫E talvez se for o início do ano, ninguém queira comprar nada, mas é o fim do ano e
‫as pessoas estão tipo, ah, sim, vamos usar o resto do nosso orçamento.
‫Vamos comprar um monte de coisas.
‫Você não precisa ter um conhecimento profundo.
‫Isso é apenas uma coisa que você pode fazer para enriquecer seus objetos diurnos.
‫Então, vamos entrar aqui.
‫Como podemos fazer isso, podemos adicionar uma coluna, o que podemos fazer é adicionar um parâmetro diurno para a
‫coluna saudita no final da nossa porta.
‫E agora, de novo, falar sobre isso não é tão bom quanto dar uma olhada.
‫Então, vamos para a Arábia Saudita.
‫E como faríamos isso?
‫Então, o que estamos fazendo aqui é uma coluna DFG Temp's Saleema Eagles ', D. F. , Tim Saldate.
‫Então, isso significa que estamos acessando a coluna Saldate e então podemos acessar a parte data e hora do
‫Saldate usando DETI.
‫Então data para data e hora e então podemos acessar o atributo ano.
‫Colocando dodgier então vamos dar uma olhada nisso.
‫O que isso nos diz?
‫Índice diurno, em que ano?
‫O ano do dia.
‫Antes mesmo de reatribuir uma coluna, vamos pegar a primeira linha e ver o que isso faz em 1989.
‫OK, e vamos fazer o mesmo de novo, mas vamos fazer com DE.
‫Oh, OK, dia 17.
‫Tudo bem, e agora se apenas fizéssemos sem nada, se apenas fizéssemos com o saudita.
‫Ah, lá vamos nós, então vemos que isso é acessado no ano, é acessado no dia, então vamos
‫enriquecer nosso quadro de dados com algumas colunas pertencentes a esses diferentes valores.
‫E se você não tem certeza do que quero dizer, vamos ver isso em ação.
‫Em caso de dúvida, execute o código, digamos que ano é igual a isso.
‫E então o que podemos fazer é apenas fazer mês, dia, dia da semana, dia do ano.
‫E é claro que poderíamos fazer mais.
‫Mas na essência do tempo, realmente, podemos fazer uma função que faz basicamente tudo isso.
‫Mas o que vamos fazer é apenas fazer cinco ou seis para demonstrar.
‫Então vamos fazer isso.
‫Poderíamos copiá-lo, mas vamos praticar a codificação.
‫Então vamos aqui, digamos que um mês é igual a temp. Saldate, Tabora completa o mês e o dia de venda
‫temporário DF é igual a temp Saldate de de temp.
‫E vamos entrar em liquidação no dia da semana.
‫Foi quando dissemos dia da semana.
‫Você pode ler esse memorando.
‫Você pode misturar lindos iguais def temp ponto data de venda deti dardo dia da semana def temp dia de venda do ano igual
‫a def temp.
‫Agora, como você pode dizer, há muito código redundante aqui.
‫Pode haver uma função lá em algum lugar que seja um bom desafio para você ver se você pode funcionar.
‫É este ano talvez até vá para a documentação do pandas e adicione mais alguns parâmetros diferentes para enriquecer nosso
‫conjunto de dados.
‫E agora o que você acha que isso pode fazer?
‫Bem, vamos dar uma olhada ou executar isso e então vamos aqui, D. F. 10, vamos ser a cabeça e vamos transpor
‫para que possamos ver todas as colunas.
‫Vamos direto ao fundo.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, o que fizemos foi criar.
‫Então veja aqui, cara Sallisaw, Saudi Souda da Arábia Saudita, nós criamos essas cinco colunas e o que fizemos é apenas pegar a
‫data de venda e extrair alguns desses valores e adicioná-los como mais recursos no
‫final de nossa data quadro.
‫Agora, é claro, esses recursos não serão listados em nosso dicionário de dados, mas se fôssemos compartilhar isso com outra
‫pessoa, talvez isso fosse algo que adicionaríamos ao dicionário de dados.
‫Mas não faremos isso por enquanto.
‫E, portanto, com essas informações aqui, provavelmente não precisamos mais da coluna Saldate.
‫Este aqui, provavelmente um pouco excessivo agora, então o que podemos fazer é removê-lo, então vamos deixá-lo cair.
‫Então vamos colocar aqui, um pequeno comentário.
‫Agora, enriquecemos nosso quadro de dados.
‫E lembre-se, porque estamos trabalhando na detenção, se algum dia precisássemos que o Saldate voltasse,
‫poderíamos simplesmente voltar para o nosso D. F. , nosso quadro de dados original que importamos agora
‫enriqueceu nosso quadro de dados com recursos de data e hora.
‫Podemos remover Saldate.
‫Então vamos baixar a temperatura e vamos Saldate no eixo igual a um no lugar igual a verdadeiro.
‫Lembre-se de que o emplace acontece no lugar para que não tenhamos que cair.
‫Temp é igual.
‫Maravilhoso.
‫Agora, se tentarmos fazer isso, vamos obter um erro porque Saldate não existe mais, mas
‫está tudo bem porque temos a informação.
‫Agora está em cinco colunas diferentes, depois as abandonei.
‫E se algum dia quiséssemos voltar, podemos voltar aos nossos dados originais de.
‫Agora, também quero verificar os valores de diferentes colunas.
‫Trata-se de adicionar uma análise exploratória de dados, apenas verificando o que está acontecendo e o que
‫podemos fazer.
‫Então, vamos escolher um.
‫O que temos aqui?
‫Sobre o estado dos EUA, estado em que a venda ocorreu, em que estado tem mais vendas, se você é dos EUA, qualquer
‫que seja o estado em que você se encontra, direto e direto e você fez mais sentido.
‫Vamos dar uma olhada.
‫O valor conta.
‫Talvez seja Wyoming.
‫Não, Flórida, Texas.
‫Muitas vendas estão acontecendo.
‫Uau.
‫OK, então Washington sabe, por que talvez até tenha uma única venda?
‫Não consigo ver, pelo menos talvez você possa.
‫Oh, lá vamos nós.
‫Wyoming, oh mil seiscentos e setenta e dois.
‫OK, então esta é outra parte do.
‫Você pode verificar mais colunas, se quiser.
‫Você pode verificar e verificar diferentes contagens de valores.
‫Lembre-se de que a contagem de valores é muito útil.
‫Isso é que você está apenas olhando para a disseminação de dados.
‫Essa é outra maneira de ver a distribuição.
‫Cansado de explorar os dados.
‫Vamos fazer modelagem.
‫Sim, vamos fazer isso.
‫É muito mais divertido.
‫Construindo um modelo de aprendizado de máquina.
‫Então, nós fizemos o suficiente a. d. uma.
‫Sempre poderíamos fazer mais, mas vamos começar a fazer alguns modelos de Aidi agora.
‫O que é orientado por modelo a. d. uma.
‫Bem, como há tantos recursos aqui, poderíamos passar o dia todo apenas examinando cada
‫uma dessas colunas, encontrando as contagens de valor, fazendo um piso de distribuição, fazendo mais plotagens.
‫Mas, no final do dia, meio que sabemos qual é a nossa métrica de avaliação.
‫Então, por que não tentamos e apenas seguimos em direção a essa cena, se podemos?
‫Bem, como construiríamos um modelo?
‫Vamos construir um modelo de aprendizado de máquina.
‫Mas lembre-se, o que estamos tentando fazer?
‫Bem, se voltarmos, vamos verificar os dados de.
‫Estamos tentando usar todas as variáveis independentes para prever o preço de venda.
‫Tudo bem, então isso significa que se apenas descartarmos todas as colunas, baixarmos nosso preço, esse deve ser nosso X.
‫E então, se usarmos nosso preço, a própria coluna, esse deve ser nosso Y.
‫Mas que tipo de modelo de aprendizado de máquina usamos?
‫Bem, lembre-se, temos como Hitler e matemática de aprendizado de máquina.
‫Se formos aqui escolhendo a estimativa certa e este é o nosso antigo fiel.
‫Então, se começarmos aqui, se passarmos por isso, temos cerca de 50 amostras?
‫sim.
‫Estamos prevendo categoria?
‫Não.
‫Prevendo uma quantidade?
‫Sim, estamos prevendo um não.
‫Estamos fazendo um problema de regressão.
‫Agora, se seguirmos com isso, temos um monte de opções de modelos diferentes aqui no verde.
‫Mas como já tínhamos alguma experiência com floresta aleatória, um classificador de floresta aleatória, isso é o
‫que podemos fazer é verificar sua contraparte, a floresta aleatória.
‫Então, se formos passar por esta floresta de árvores aleatórias, há um classificador e há regressão aleatória
‫da floresta.
‫Tudo bem.
‫Bem, vamos ver o que podemos fazer.
‫Já vimos isso antes com o aprendizado psíquico de como importar um modelo.
‫Então, se formos do Escalon DOT Ensemble e lembrarmos, se você quiser ver exatamente como fazer isso, você pode simplesmente ir
‫para o agressor da floresta aleatório aqui e eu lhe direi o que fazer.
‫Pode até haver um exemplo aqui.
‫Eles iriam de Skyland em conjunto, importariam Raynham para um cigarro.
‫Isso é o que vamos fazer, importar progressor de floresta aleatório para isso é emocionante.
‫Já estamos começando a modelar.
‫Bem, instancie um modelo.
‫Assim, o modelo é igual a regressão aleatória da floresta e vamos definir o número de empregos igual a um
‫negativo.
‫O que isto significa?
‫Bem, isso significa que vai usar tantos núcleos quanto possível no meu computador porque estamos lidando
‫com quantas linhas estamos lidando com def temp.
‫Queremos o Lenn.
‫Estamos lidando com quatrocentas e doze mil linhas.
‫Isso significa que nosso modelo de aprendizado de máquina precisa passar por mais de quatrocentas e doze mil
‫linhas, tentar calcular todos os padrões entre essas colunas e calcular o preço de venda.
‫Isso é muito.
‫E o que também podemos fazer a partir de agora é lembrar como costumávamos definir.
‫Poderíamos fazer isso com qualquer semente aleatória 42.
‫Poderíamos definir isso em todas as nossas células, mas outra maneira de fazer isso é com nossos modelos.
‫Existe um parâmetro chamado estado aleatório.
‫Podemos ir igual a quarenta e dois.
‫E lembre-se de verificar a documentação do que está acontecendo.
‫Oh, não temos?
‫Não consigo pressionar tab por algum motivo, irei apenas para a documentação aqui.
‫Veremos o que significa estado aleatório.
‫Aqui vamos nós.
‫Controla a aleatoriedade do bootstrapping das amostras quando usadas, ao construir árvores, se o bootstrapping for
‫verdadeiro, e a amostragem dos recursos a serem considerados.
‫OK, encurtando a história, isso vai agir como NPE, semente aleatória.
‫E se formos aqui e empregos.
‫Aqui vamos nós.
‫Nenhum significa um trabalho de analista, Leyb, o negativo significa usar todos os processos.
‫Então, esses são os dois que estamos definindo, certo?
‫Maravilhoso.
‫Então, para encaixá-lo, iríamos atrás dele e precisaríamos descartar a coluna de preço de venda.
‫Portanto, este é o nosso X, então o preço de venda e o acesso são iguais a um.
‫Então, estamos descartando um preço de venda e, em seguida, vamos repassá-lo, apenas a coluna de preço de venda como a meta.
‫Portanto, este é o modelo não adequado.
‫Este é o X.
‫E é por isso que é um preço de venda hábil.
‫Vamos ver se funciona.
‫Oh, não, temos um erro de valor.
‫O que quer dizer, não foi possível converter string para flutuar baixo.
‫Você sabe o porquê disso, é porque se formos ponto info.
‫Todos os nossos dados não estão em formato numérico, estão int float na banda de uso do objeto.
‫OK, que tipo é isso.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Isso é parte da ideia baseada em modelos, certo, em que nosso modelo de aprendizado de máquina acabou de nos dizer
‫que, graças às pessoas bonitas da linha Saikat, eles colocaram esses erros para nos ajudar a resolver o que está
‫acontecendo.
‫Portanto, use e não use o tipo de ponto d da faixa de aviso de uso.
‫O que está acontecendo com o objeto do tipo O?
‫OK, talvez seja uma string ou algo parecido.
‫E a outra coisa é que acabei de lembrar que temos um monte de valores ausentes.
‫Hmm.
‫Então, pelo que sabemos sobre modelos de aprendizado de máquina que querem entrar na modelagem, temos dados
‫que não são numéricos e um monte de dados que estão faltando.
‫Portanto, antes de construir um modelo de aprendizado de máquina, teremos que cuidar disso.
‫Então é isso que faremos nos próximos dois vídeos.
‫Fazemos algumas ideias baseadas em modelos.
‫E o que é bonito é que acabamos de tentar executar aquele modelo de aprendizado de máquina e ele nos disse,
‫ei, não podemos, não vai funcionar porque você não tem números em seus dados.
‫Você tem algumas strings em seus dados.
‫E se formos de novo, isso pode nos dizer eventualmente que temos dados ausentes.
‫Então é isso que precisamos lidar primeiro.