‫Bien, ahora que hemos hecho una copia de nuestro marco de datos original, podemos comenzar a editar la temperatura de DFG sin preocuparnos
‫de dañar nuestros datos originales.
‫Entonces, si alguna vez necesitamos volver a él, podemos hacerlo sin ningún problema.
‫Entonces, lo que vamos a hacer en este video es tomar estas fechas.
‫Usaremos pandas date time, así como algunos artículos, atributos de fecha y hora para enriquecer nuestro conjunto de datos.
‫Y si se pregunta qué se ha hecho, está hablando de enriquecer nuestro conjunto de datos.
‫Si bien hay poca práctica en la que estamos a punto de sumergirnos, se llama ingeniería de funciones.
‫Si lo recuerda, retroceda en el paso cuatro, aunque ya hemos cubierto mucho, tenemos un montón de características
‫y todas están enumeradas aquí.
‫Lo que significa la ingeniería de características es crear una nueva característica.
‫Entonces, algo como la banda de uso puede ser completamente diferente al hombre de uso, pero
‫simplemente lo agregaríamos aquí y luego podría haber una descripción o nos sumergiríamos en uno de estos e iríamos a Saldate.
‫Y lo cambiamos un poco.
‫Así que ese es el proceso de la ingeniería de funciones.
‫Así que hagámoslo.
‫Pero con las fechas ahora, ¿cómo podemos hacer eso?
‫Bueno, primero que nada, lo veremos en acción.
‫Luego, vamos a discutir lo que está sucediendo.
‫Esto es algo que quizás desee hacer para casi cualquier proyecto de serie temporal en el que esté trabajando.
‫Así que hagamos un pequeño encabezado aquí y los parámetros de fecha y hora para la venta, columna de fecha.
‫Maravilloso.
‫Y Pandas tiene una hermosa hora de cita con pequeños pandas.
‫Bueno, acabo de hacer datos de pandas.
‫Estoy obteniendo atributos de gatillo de tiempo feliz.
‫Esto es lo que usaremos.
‫¿Derecha?
‫Hemos convertido nuestra columna Saldate en un índice de fecha y hora.
‫C, son inmutables y la matriz de datos de fecha y hora.
‫Lo que podemos hacer ahora es acceder a algunos atributos de esa fecha.
‫Y esto es lo que quiero decir aquí.
‫Entonces podemos irnos el año, el año de esa fecha, el mes, la fecha, nuestro minuto,
‫el segundo, el microsegundo nano segundo lejos.
‫Eso se está volviendo bastante profundo, ¿verdad?
‫El comienzo del mes es al final del mes.
‫¿Es el comienzo de un trimestre?
‫Ahora quiero que piense por qué este valor de estas características podría ser viable sin siquiera
‫verlo, sin siquiera cortarlo.
‫Si está realizando una venta, ¿por qué sería una buena idea saber tal vez si fue el final de un trimestre o el comienzo de
‫un trimestre o el comienzo de un mes o algo así?
‫¿Por qué sería?
‫Ahora, está bien si no estás escolarizado.
‫Pero esto es parte de ser un científico de datos o un ingeniero de aprendizaje automático, ¿verdad?
‫Se trata de saber un poquito de todo.
‫Entonces, si está trabajando en las ventas de la serie TIME, tal vez sea una buena idea saber si es
‫el comienzo de un trimestre porque las ventas pueden estar aumentando porque no es un trimestre o tal vez es el final de un trimestre
‫y las ventas están bajando porque todo el mundo tiene un presupuesto ajustado.
‫Y tal vez si es el comienzo del año, nadie quiere comprar nada, pero es el fin del
‫año y la gente dice, oh, sí, usemos el resto de nuestro presupuesto.
‫Compremos montones de cosas.
‫No es necesario tener conocimientos profundos.
‫Esto es solo una de las cosas que puede hacer para enriquecer sus objetos diurnos.
‫Así que entremos aquí.
‫Cómo podemos hacer esto, podemos agregar una columna, lo que podemos hacer es agregar un parámetro diurno para la
‫columna saudí al final de nuestra puerta.
‫Y ahora, de nuevo, hablar de ello no es tan bueno como echar un vistazo.
‫Así que vamos a Arabia Saudita.
‫¿Y cómo haríamos esto?
‫Entonces, lo que estamos haciendo aquí es hacer una columna de DFG Temp's Saleema Eagles ', D. F. , Tim Saldate.
‫Esto significa que estamos accediendo a la columna Saldate y luego podemos acceder a la parte de fecha y hora de
‫Saldate usando DETI.
‫Entonces, fecha para fecha y hora y luego podemos acceder al atributo de año.
‫Poniendo dodgier, echemos un vistazo a esto.
‫¿Qué nos dice esto?
‫Índice diurno, ¿en qué año?
‫El año del día.
‫Antes incluso de reasignar una columna, tomemos la primera fila y veamos qué hace esto en 1989.
‫OK, y hagamos lo mismo de nuevo, pero hagámoslo con DE.
‫Oh, está bien, el 17.
‫Muy bien, y ahora, si lo hicimos sin nada, si lo hiciéramos con Arabia Saudita.
‫Ah, ahí vamos, entonces vemos que se accedió el año, es el acceso el día, así que
‫enriquezcamos nuestro marco de datos con algunas columnas pertenecientes a estos diferentes valores.
‫Y si no está seguro de lo que quiero decir, veámoslo en acción.
‫En caso de duda, ejecute el código, digamos que año es igual a eso.
‫Y luego lo que podríamos hacer es simplemente hacer el mes, el día, el día de la semana, el día del año.
‫Y, por supuesto, podríamos hacer más.
‫Pero en la esencia del tiempo, realmente, podemos hacer una función que haga básicamente todo esto.
‫Pero lo que vamos a hacer es hacer cinco o seis para demostrarlo.
‫Así que hagámoslo.
‫Podríamos copiarlo, pero vamos a practicar su codificación.
‫Así que vamos aquí, digamos que un mes es igual a def temp, Saldate, Tabora completan el mes y DF temp
‫sale day es igual a temp Saldate de de de temp.
‫Y saldremos a la venta el día de la semana.
‫Fue entonces cuando dijimos día de la semana.
‫¿Puedes leer esa nota?
‫Puede mezclar hermoso igual a def temp punto fecha de venta deti dart día de la semana def temp venta día del año es igual
‫a def temp.
‫Ahora, como puede decir, aquí hay mucho código redundante.
‫Es posible que haya una función en algún lugar que sea un buen desafío para usted: ver si puede funcionar.
‫¿Es posible que este año incluso vaya a la documentación de pandas y agregue algunos parámetros más diferentes para enriquecer nuestro
‫conjunto de datos?
‫¿Y ahora qué crees que podría hacer esto?
‫Bueno, echemos un vistazo o ejecutemos eso y luego iremos aquí, D. F. 10, vamos a ser el encabezado y lo transpondremos
‫para que podamos ver todas las columnas.
‫Vayamos hasta el fondo.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, lo que hemos hecho es lo que hemos creado.
‫Así que vea aquí, hombre de Sallisaw, Saudi Souda de Arabia Saudita, hemos creado estas cinco columnas y lo que ha hecho es simplemente tomar
‫la fecha de venta y extraer algunos de esos valores y agregarlos como más características
‫al final de nuestra fecha. cuadro.
‫Ahora, por supuesto, estas características no aparecerán en nuestro diccionario de datos, pero si tuviéramos que compartir esto con otra
‫persona, tal vez sería algo que agregamos al diccionario de datos.
‫Pero no haremos eso por ahora.
‫Y con esta información aquí, probablemente ya no necesitemos la columna Saldate.
‫Este de aquí, probablemente un poco excesivo ahora, así que lo que podríamos hacer es eliminarlo, así que dejémoslo.
‫Así que lo pondremos aquí, un pequeño comentario.
‫Ahora, hemos enriquecido nuestro marco de datos.
‫Y recuerde, debido a que estamos trabajando en la detención, si alguna vez necesitáramos que el Saldate
‫regresara, podríamos simplemente volver a nuestro D. F. , nuestro marco de datos original que importamos ahora
‫ha enriquecido nuestro marco de datos con funciones de fecha y hora.
‫Podemos eliminar Saldate.
‫Así que vamos a hacer una caída de temperatura y vamos a ir a Saldate en el eje es igual a uno en su lugar es igual a verdadero.
‫Recuerde, el emplazamiento ocurre en el lugar para que no tengamos que bajar.
‫La temperatura es igual.
‫Maravilloso.
‫Ahora, si intentamos hacer esto, obtendremos un error porque Saldate ya no existe,
‫pero está bien porque tenemos la información.
‫Es ahora en cinco columnas diferentes, luego las abandonó.
‫Y si alguna vez quisiéramos recuperarlo, podemos volver a nuestros datos originales desde.
‫Ahora, también quiero verificar los valores de diferentes columnas.
‫Se trata de agregar un análisis de datos exploratorio, simplemente verificar lo que está sucediendo y lo que
‫podríamos hacer.
‫Así que escojamos uno.
‫¿Qué tenemos aquí?
‫Sobre el estado de EE. UU. En el que se realizó la venta, en qué estado tiene más ventas, si es de EE.
‫UU., En cualquier estado en el que se encuentre, directo y directo y ha tenido más sentido.
‫Echemos un vistazo.
‫El valor cuenta.
‫Quizás sea Wyoming.
‫No, Florida, Texas.
‫Se están produciendo muchas ventas.
‫Guau.
‫OK, entonces Washington ¿por qué tal vez incluso tiene una sola venta?
‫No puedo verlo al menos tal vez tú puedas.
‫Oh, ahí vamos.
‫Wyoming oh mil seiscientos setenta y dos.
‫Bien, esta es otra parte de.
‫Puede comprobar más columnas si lo desea.
‫Puede revisar y verificar diferentes recuentos de valores.
‫Recuerde, el recuento de valores es muy útil.
‫Esto es lo que solo está viendo la difusión de datos.
‫Esa es otra forma de ver la distribución.
‫Solo cansado de explorar los datos.
‫Hagamos modelado.
‫Sí, hagámoslo.
‫Eso es mucho más divertido.
‫Creación de un modelo de aprendizaje automático.
‫Así que hemos hecho suficiente. D. una.
‫Siempre podríamos hacer más, pero comencemos a hacer un Aidi impulsado por modelos ahora.
‫Qué es impulsado por modelo a. D. una.
‫Bueno, debido a que hay tantas características aquí, podríamos pasar todo el día revisando cada
‫una de estas columnas, encontrando los recuentos de valor, haciendo un piso de distribución, haciendo más gráficos.
‫Pero al final del día, sabemos cuál es nuestra métrica de valoración.
‫Entonces, ¿por qué no intentamos y nos dirigimos hacia esa escena si podemos?
‫Bueno, ¿cómo construiríamos un modelo?
‫Construyamos un modelo de aprendizaje automático.
‫Pero recuerde, ¿qué estamos tratando de hacer?
‫Bueno, si volvemos, verifiquemos los datos de.
‫Estamos tratando de utilizar todas las variables independientes para predecir el precio de venta.
‫Muy bien, eso significa que si dejamos caer todas las columnas, bajamos nuestro precio, esa debería ser nuestra X.
‫Y luego, si usamos nuestro precio, la columna en sí, esa debería ser nuestra Y.
‫Pero, ¿qué tipo de modelo de aprendizaje automático utilizamos?
‫Bueno, recuerde, tenemos como Hitler y las matemáticas de aprendizaje automático.
‫Si vamos aquí eligiendo el presupuesto correcto y este es nuestro viejo fiel.
‫Entonces, si tuviéramos que comenzar aquí, si pasamos por esto, ¿tenemos alrededor de 50 muestras?
‫Si.
‫¿Estamos prediciendo categoría?
‫No.
‫¿Predecir una cantidad?
‫Sí, estamos prediciendo un no.
‫Estamos haciendo un problema de regresión.
‫Ahora, si tuviéramos que seguir con esto, tenemos un montón de opciones de modelos diferentes aquí en verde.
‫Pero debido a que ya teníamos algo de experiencia con el bosque aleatorio, un clasificador de bosque aleatorio, eso es
‫lo que podríamos hacer y ver su contraparte, el bosque aleatorio.
‫Entonces, si tuviéramos que atravesar aquí un bosque de árboles aleatorios, hay un clasificador y hay una regresión aleatoria
‫del bosque.
‫Está bien.
‫Bueno, veamos qué podemos hacer.
‫Hemos visto esto antes con el aprendizaje psíquico de cómo importar un modelo.
‫Entonces, si vamos de Escalon DOT Ensemble y recordamos, si quisieras ver exactamente cómo hacer esto, podrías ir
‫al agresor del bosque al azar y te diré qué hacer.
‫Incluso podría haber un ejemplo aquí.
‫Irían de Skyland en conjunto, importarían a Raynham por un cigarrillo.
‫Eso es lo que vamos a hacer, importar progresores forestales aleatorios para esto es emocionante.
‫Ya nos estamos metiendo en el modelaje.
‫Bueno, crea una instancia de un modelo.
‫Entonces, el modelo es igual a la regresión aleatoria del bosque y vamos a establecer el número de trabajos para que sea igual a uno
‫negativo.
‫¿Qué significa esto?
‫Bueno, eso significa que va a usar tantos núcleos como sea posible en mi computadora porque estamos tratando
‫con cuántas filas estamos tratando con def temp.
‫Queremos el Lenn.
‫Estamos tratando con cuatrocientas doce mil filas.
‫Eso significa que nuestro modelo de aprendizaje automático tiene que pasar por más de cuatrocientas doce mil filas de esto,
‫tratar de resolver todos los patrones entre estas columnas y luego intentar calcular el precio de venta.
‫Eso es mucho.
‫Y lo que también podríamos hacer a partir de ahora es recordar cómo solíamos configurar.
‫Podríamos hacer esto con cualquier semilla aleatoria 42.
‫Podríamos configurar eso en todas nuestras celdas, pero otra forma de hacerlo es con nuestros modelos.
‫Hay un parámetro llamado estado aleatorio.
‫Podemos ir a cuarenta y dos.
‫Y recuerde consultar la documentación de lo que está sucediendo.
‫Oh, ¿no es así?
‫No puedo presionar el tabulador por alguna razón, solo iré a la documentación aquí.
‫Veremos qué significa el estado aleatorio.
‫Aquí vamos.
‫Controla tanto la aleatoriedad del bootstrapping de las muestras cuando se usan, al construir árboles, si el bootstrapping
‫fue verdadero como el muestreo de las características a considerar.
‫Bien, en pocas palabras, esto va a actuar como NPE, semilla aleatoria.
‫Y si vamos aquí y trabajamos.
‫Aquí vamos.
‫Ninguno significa un trabajo de analista, Leyb, negativo significa usar todos los procesos.
‫Entonces, estos son los dos que estamos configurando, ¿verdad?
‫Maravilloso.
‫Entonces, para ajustarlo, lo haríamos y necesitamos eliminar la columna del precio de oferta.
‫Entonces, esta es nuestra X, por lo que el precio de venta y el acceso es igual a uno.
‫Así que estamos bajando un precio de venta y luego lo pasaremos, solo la columna del precio de venta como el objetivo.
‫Así que este modelo no encaja.
‫Este es X.
‫Y es por eso que es un precio de venta hábil.
‫Veamos si funciona.
‫Oh, no, tenemos un error de valor.
‫Lo que dice, no se pudo convertir la cadena a flotar bajo.
‫Sabes por qué esto es así, es porque si vamos a dot info.
‫Todos nuestros datos no están en formato numérico, son int float int banda de uso del objeto.
‫Bien, de qué tipo es ese.
‫Echemos un vistazo.
‫Esto es parte de la idea impulsada por el modelo, correcto, donde nuestro modelo de aprendizaje automático nos acaba de decir que
‫gracias a la hermosa gente de la línea Saikat, han introducido estos errores para ayudarnos a salir de lo que está
‫sucediendo.
‫Por lo tanto, el uso y no el uso del tipo de punto d de banda de uso de advertencia.
‫¿Qué pasa con el objeto tipo O?
‫Bien, tal vez sea una cuerda o algo así.
‫Y la otra cosa es que acabo de recordar que tenemos un montón de valores perdidos.
‫Mmm.
‫Entonces, por lo que sabemos acerca de los modelos de aprendizaje automático que quieren entrar en el
‫modelado, tenemos datos que no son numéricos y muchos datos que faltan.
‫Entonces, antes de construir un modelo de aprendizaje automático, tendremos que encargarnos de eso.
‫Así que eso es realmente lo que haremos en los próximos videos.
‫Hacemos una idea impulsada por un modelo.
‫Y lo hermoso es que intentamos ejecutar ese modelo de aprendizaje automático y nos dijo, oye, no
‫podemos, no va a funcionar porque no tienes números en tus datos.
‫Tienes algunas cadenas en tus datos.
‫Y si volviéramos a ir, podría decirnos eventualmente que tenemos datos faltantes.
‫Entonces eso es lo que debemos manejar primero.