‫好吧, 我会的
‫现在, 我们已经制作了原始数据帧的副本｡
‫我们可以开始编辑DF temp, 而不用担心会损坏原始数据｡
‫因此, 如果我们需要恢复到它, 我们可以没有任何麻烦｡
‫所以我们在这段视频中要做的就是我们要把这些日期, 我们要用熊猫的日期时间,
‫以及一些熊猫的日期时间属性来丰富我们的数据集｡
‫如果你想知道丹是什么, 你说的是丰富我们的数据集？
‫我们将要深入探讨的一个小实践叫做特性工程｡
‫如果你还记得的话, 请回到第四步｡
‫我们已经谈了很多了｡
‫我们有一大堆的功能, 这些都列在这里｡
‫特征工程的意思是创建一个新特征｡
‫使用频段可能与使用频段完全不同,
‫但我们只需在此处添加它, 然后可能会有一个描述, 或者我们会深入其中一个并进入航行日期, 然后稍微更改它｡
‫这就是功能工程的过程, 让我们开始吧｡
‫但现在的日期, 我们怎么能做到这一点？
‫首先, 我们要看看它的实际操作.
‫然后我们再讨论发生了什么｡
‫这是你几乎任何时候都想做的事情｡
‫您正在处理系列项目
‫让我们在这里做一个小标题｡
‫为销售日期列添加日期时间参数
‫好极了｡
‫和熊猫有一个美丽的小熊猫日期时间｡
‫我刚做了熊猫数据｡
‫我得到了触发快乐的日期时间属性｡
‫这就是我们要用的, 对吧？
‫我们已经将销售日期列转换为日期时间索引｡
‫看, 它们是不可变的, 日期时间数据的数组, 我们现在能做的就是访问日期的一些属性｡
‫这就是我的意思｡
‫所以我们可以计算出年, 年的日期时间, 月, 日, 时, 分, 秒,
‫微秒, 纳秒｡
‫这是这是越来越深｡
‫是月初吗？
‫是月底吗？
‫这是一个季度的开始吗？
‫现在, 我想让你们想想, 为什么这些特性在没有看到, 甚至没有编码的情况下,
‫就有价值呢？
‫如果你在做一笔销售, 为什么要知道这是一个季度末还是一个季度初, 或者一个月的开始,
‫或者类似的事情？
‫为什么会这样呢？
‫现在就去
‫如果你不确定也没关系｡
‫但这是作为数据科学家或机器学习工程师的一部分｡
‫对不对？
‫而是要对每件事都了解一点｡
‫所以如果你在研究时间序列销售, 也许最好知道这是一个季度的开始,
‫因为销售可能会增加, 因为这是一个季度的开始, 或者这是一个季度的结束, 销售下降,
‫因为每个人都在紧缩预算, 也许如果这是一年的开始, 没有人想买任何东西,
‫但这是一年的结束｡
‫人们会说, 哦, 是的, 让我们, 让我们用剩下的预算, 让我们买一堆东西｡
‫你不必知道深入的知识｡
‫这只是您可以用来丰富datetime对象的一件事｡
‫我们进去吧｡
‫我们如何才能做到这一点？
‫我们可以添加一个列｡
‫我们要做的是在DF temp的末尾为销售date列添加一个date time参数｡
‫现在再说一遍, 谈论它还不如看一看｡
‫所以我们会说, 是的, 是的, 我们该怎么做呢？
‫我们在这里做的是创建一个列DF临时销售年等于DF临时销售日期｡
‫这意味着我们要访问销售日期列, 然后我们可以使用d t so
‫d t date time来访问销售日期的日期时间部分, 然后我们可以访问年份属性｡
‫通过推杆｡
‫年｡
‫让我们来看看这个｡
‫这告诉我们什么？
‫DateTime索引点年份
‫白昼之年｡
‫在重新分配列之前, 我们先看看第一行, 看看它会做些什么｡
‫1989.
‫好吧, 我会的
‫现在, 让我们再来一次｡
‫不过还是跟德.
‫啊, 你好
‫好吧, 我会的
‫17.
‫好吧, 我会的
‫现在如果我们什么都不做｡
‫所以如果我们只做销售日期｡
‫哦, 我们走吧｡
‫我们可以看到, 这是在哪一年访问的, 这是在哪一天访问的.
‫因此, 让我们使用与这些不同值相关的几列来丰富数据帧｡
‫如果你不明白我的意思, 让我们, 让我们看看一个动作, 如果有疑问, 运行代码说,
‫哦, 年等于那个｡
‫然后我们可以做的是, 我们可以只做月, 日, 星期几, 年几, 当然我们可以做更多｡
‫但在时间的本质上, 我们可以做一个函数, 基本上可以完成所有这些｡
‫但是我们要做的就是做五到六个来演示｡
‫那就这么办吧｡
‫我们可以复制它, 但我们要练习编码｡
‫所以我们走这里｡
‫销售月等于def临时销售日期标签订单完成d月和def临时销售日等于def临时非销售日期dty天def临时, 我们要去销售一周的一天｡
‫那是我们说的星期几｡
‫你能读吗？
‫也许我们有｡
‫骆驼案件美丽等于def临时点销售日期点点点星期几def临时销售日期一年等于def临时｡
‫现在, 正如您所看到的, 这里有很多冗余代码｡
‫可能会有什么功能｡
‫这对您来说是一个很好的挑战, 看看您是否可以像这样工作,
‫甚至可以转到PANDAS文档, 向其中添加一些不同的参数, 以丰富我们的数据集｡
‫现在你觉得这会有什么用？
‫好吧, 让我们来看看｡
‫我们先查一下然后再查这里｡
‫默认温度
‫我们将查看头部, 然后将其转置, 以便可以看到所有列｡
‫让我们从底部开始｡
‫我们走吧｡
‫所以我们所做的就是创造｡
‫这是我们的一年, 一个月, 一周中的销售日｡
‫今天是我们的节日｡
‫我们创建了这五列｡
‫它所做的就是获取销售日期并提取其中的一些值, 然后将它们作为更多特征添加到数据帧的后端｡
‫当然, 这些特性不会在我们的数据字典中列出, 但如果我们要与其他人共享这些特性,
‫也许我们会将其添加到数据字典中｡
‫但我们现在想这么做｡
‫有了这些信息, 我们可能不再需要销售日期列了｡
‫这个吗？
‫现在可能有点多余了｡
‫所以我们要做的就是移除它｡
‫所以我们别说了｡
‫所以我们在这里做一点评论｡
‫现在, 我们已经丰富了我们的数据框架, 记住, 因为我们正在研究DF, 但我们需要Saoudite柱｡
‫我们可以回到我们导入的DF原始数据帧｡
‫现在, 我已经用日期时间特性丰富了我们的数据帧, 我们可以删除saoudite, 让我们去df temp dot
‫drop, 我们要去轴上的销售日期等于一, 在适当的位置等于真｡
‫记住, 在适当的地方发生在适当的地方, 所以我们不必去df十等于｡
‫好极了｡
‫现在, 如果我们尝试这样做, 我们会得到一个错误, 因为Saoudite已经不存在了｡
‫但这没关系, 因为我们已经得到了信息｡
‫它现在横跨五个不同的列｡
‫轰, 轰, 轰, 轰, 轰｡
‫如果我们想要回它, 我们可以回到我们最初的数据帧｡
‫现在就去
‫我还喜欢检查不同列的值｡
‫现在, 这一切都是关于EDA写入和探索性数据分析｡
‫它只是真正检查出发生了什么, 所以我们可以做什么｡
‫我们来选一个吧｡
‫这是什么？
‫州呢？
‫发生销售美国州｡
‫想知道哪个州的销售量最大？
‫如果你来自美国, 不管你在哪个州, 你认为呢？
‫你认为你的销售量最大吗？
‫我们来看看｡
‫价值很重要｡
‫也许会是怀俄明州｡
‫不, 不, 不
‫佛罗里达｡
‫得克萨斯州
‫很多很多的销售正在发生｡
‫哇哦｡
‫好吧, 我会的
‫华盛顿也是｡
‫为什么连单销售都没有呢？
‫我在清单上看不到｡
‫也许你可以｡
‫哦, 我们走吧｡
‫怀俄明州｡
‫哦, 我的天
‫1672.
‫好吧, 我会的
‫所以这是另一部分｡
‫如果需要, 您可以检查更多列｡
‫您可以浏览并检查不同的值计数｡
‫请记住, 价值计算非常方便｡
‫这是你看到的数据分布｡
‫这是观察分布的另一种方式｡
‫我不会厌倦对数据的探索｡
‫我们来做模特吧｡
‫好的, 就这么办｡
‫构建机器学习模型更有趣｡
‫你做的够多了吗艾达
‫它总是可以做更多的事情, 但是让我们开始做一些模型驱动的ADA, 现在什么是模型驱动的ADA？
‫嗯, 因为这里有这么多的特点｡
‫我们可以花一整天的时间来检查每一列, 找到值计数, 做一个分布图,
‫做更多的图｡
‫但在一天结束的时候, 我们多少知道我们的估值指标是什么｡
‫所以我们为什么不试着朝那个方向走呢？
‫如果我们可以, 那么, 我们将如何建立一个模型？
‫让我们建立一个机器学习模型｡
‫但记住, 我们要做什么？
‫好, 如果我们回来, 让我们检查一下DataFrame｡
‫我们试图利用所有的自变量来预测销售｡
‫好吧, 我会的
‫这意味着如果我们去掉所有列, 去掉销售, 那应该是X.
‫如果我们使用销售, 列本身, 应该是我们的Y｡
‫但是我们使用什么样的机器学习模型呢？
‫好吧, 记住, 我们有通灵贷款机器学习地图
‫如果我们在这里选择正确的估计｡
‫这是我们的老信徒｡
‫如果我们从这里开始, 如果我们经历这个, 我们有50个以上的样本吗？
‫是的, 我知道
‫我们是在预测类别吗？
‫不, 不, 不
‫预测数量？
‫是的, 我们在预测一个数字｡
‫我们在做一个回归问题｡
‫现在, 如果我们继续看下去, 这里有很多不同的型号选项, 还有绿色｡
‫但是因为我们已经有了一些关于随机森林的经验, 一个随机森林分类器, 我们可以做的是检查它的对应物,
‫随机森林回归｡
‫所以如果我们要穿过这里, 随机树的森林, 有一个分类器, 有随机森林回归｡
‫好吧, 我会的
‫好吧, 让我们看看我们能做些什么｡
‫我们以前在如何导入模型通灵学习中看到过这种情况｡
‫所以如果我们从标量点系综开始, 记住, 如果你想知道具体怎么做,
‫你可以直接进入随机森林攻击者, 它会告诉你怎么做｡
‫这里甚至可能有一个例子｡
‫现在我们从Skyline Dot集合导入, 随机森林回归｡
‫我们就这么办｡
‫导入随机林感慨｡
‫保罗, 这太令人兴奋了｡
‫我们已经开始做模特了｡
‫我们将实例化一个模型｡
‫所以这个模型等于随机森林回归, 我们要把工作的数量设为负一｡
‫这是什么意思呢？
‫这意味着它将在我的计算机上使用尽可能多的内核, 因为我们要处理多少行？
‫默认温度
‫我们要那块地｡
‫我们要处理412, 000朵玫瑰
‫这就意味着我们的机器学习模型要遍历412, 000多行, 试着找出这些列之间的所有模式,
‫然后试着计算销售｡
‫这是很多｡
‫从现在开始, 我们还可以做的是记住我们过去是如何设置的｡
‫我们可以这样做｡
‫42.第四十二章
‫我们可以在所有的细胞中设置它｡
‫但另一种方法是使用我们的模型｡
‫有一个参数叫做随机态｡
‫我们可以去老鹰42, 并记得检查文件的发生了什么｡
‫哦, 我们不是｡
‫由于某种原因, 我无法按Shift tab键｡
‫我将直接转到此处的文档｡
‫我们将看到随机状态的含义｡
‫我们走吧｡
‫如果bootstrapping为真, 则在构建树时控制使用时样本的bootstrapping的随机性,
‫以及要考虑的要素的采样｡
‫好吧, 我会的
‫所以长话短说, 这是打算｡
‫它就像是np随机种子, 如果我们在这里, 工作就在那里｡
‫None表示1, 除非job leb negative 1表示使用所有进程｡
‫这就是我们要设定的两个, 对吧？
‫好极了｡
‫为了适应它, 我们需要去掉销售列｡
‫这就是我们的X｡
‫所以销售和坐标轴等于1｡
‫所以我们要降低销售, 然后把它作为目标传递给销售价格列.
‫这是模型拟合
‫这是X, 这就是为什么如此def篡改销售｡
‫让我们看看它是否有效｡
‫哦, 不, 不｡
‫我们遇到了一个值错误｡
‫上面写什么？
‫无法将字符串转换为浮点低｡
‫啊, 你好
‫你知道这是为什么吗？
‫是因为如果我们去dfki信息｡
‫我们的所有数据都不是数字格式｡
‫啊, 你好
‫INT float int对象使用范围｡
‫好吧, 我会的
‫那是什么类型的？
‫我们来看看｡
‫这是模型驱动EDA的一部分, 对吗？
‫我们的机器学习模型告诉我们, 多亏了通灵热线的那些漂亮的人, 他们把这些错误放进去,
‫帮助我们摆脱正在发生的事情｡
‫如此用法｡
‫呃, 不, 不使用警告用法带点d型｡
‫我不知道那个d型是怎么回事｡
‫哦, 我的天
‫嗯嗯嗯
‫的对象｡
‫所以可能是一个字符串或类似的东西｡
‫另一件事是, 我刚刚想起我们有一大堆缺失的值｡
‫嗯嗯嗯
‫根据我们对机器学习模型的了解, 我们试图进入建模阶段, 但我们得到的数据不是数字,
‫还有一大堆数据缺失｡
‫因此, 在我们构建机器学习模型之前, 我们必须先解决这个问题｡
‫这可能就是我们在接下来的几个视频中要做的｡
‫我们将进行一些模型驱动的EDA｡
‫美妙的是, 我们试着运行机器学习模型, 它告诉我们, 嘿,
‫我们不能, 它不会工作的, 因为你的数据中有非数字,
‫你的数据中有一些字符串, 如果我们再运行一次, 它最终可能会告诉我们, 我们有丢失的数据｡
‫所以这就是我们首先要处理的｡