‫ตกลง.
‫ตอนนี้เราได้ทำสำเนาของ dataframe ดั้งเดิมของเราแล้ว
‫เราสามารถเริ่มแก้ไข DF temp ได้โดยไม่ต้องกังวลว่าข้อมูลเดิมจะเสียหาย
‫ดังนั้นหากเราจำเป็นต้องเปลี่ยนกลับเป็นเหมือนเดิม เราก็สามารถทำได้โดยไม่มีปัญหาใดๆ เลย
‫สิ่งที่เราจะทำในวิดีโอนี้คือ เราจะใช้วันที่เหล่านี้ เราจะใช้วันที่เวลาของแพนด้า รวมถึงแอตทริบิวต์วันที่เวลาของแพนด้าบางตัวเพื่อเสริมชุดข้อมูลของเรา
‫และถ้าคุณสงสัยว่า Dan คืออะไร คุณกำลังพูดถึงการเพิ่มชุดข้อมูลของเรา
‫มีการปฏิบัติเพียงเล็กน้อยที่เรากำลังจะเจาะลึกเรียกว่า วิศวกรรมคุณลักษณะ
‫หากคุณจำได้ทันทีสำรองในขั้นตอนที่สี่
‫ดี เราได้ครอบคลุมมากแล้ว
‫เรามีฟีเจอร์มากมายและทั้งหมดนี้มีอยู่ที่นี่
‫วิศวกรรมคุณลักษณะหมายถึงการสร้างคุณลักษณะใหม่
‫ดังนั้นบางอย่างเช่น วงการใช้งาน อาจแตกต่างไปจากวงการใช้งานอย่างสิ้นเชิง แต่เราเพียงแค่เพิ่มที่นี่แล้วอาจมีคำอธิบายหรือเราจะดำดิ่งลงไปในหนึ่งในสิ่งเหล่านี้และออกเดทและเราเปลี่ยนมันเล็กน้อย
‫นั่นคือกระบวนการของวิศวกรรมคุณลักษณะ ลองทำกันดู
‫แต่ด้วยวันที่ตอนนี้เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫ก่อนอื่นเราจะได้เห็นมันในการดำเนินการ
‫จากนั้นเราจะพูดถึงสิ่งที่เกิดขึ้น
‫นี่คือสิ่งที่คุณอาจต้องการทำเกือบตลอดเวลา
‫โครงการซีรีส์ที่คุณกำลังดำเนินการอยู่
‫เลยทำให้หัวเรื่องเล็กน้อยที่นี่
‫เพิ่มพารามิเตอร์วันที่เวลาสำหรับคอลัมน์วันที่ขาย
‫มหัศจรรย์.
‫และแพนด้าก็มีเวลาออกเดทกับแพนด้าน้อยที่สวยงาม
‫ฉันเพิ่งทำข้อมูลแพนด้า
‫ฉันได้รับแอตทริบิวต์เวลาวันที่มีความสุข
‫นี่คือสิ่งที่เราจะใช้ใช่มั้ย?
‫เราได้เปลี่ยนคอลัมน์วันที่ขายเป็นดัชนีเวลาวันที่
‫ดูสิ พวกมันเปลี่ยนไม่ได้และอาร์เรย์ของข้อมูลวันที่และเวลา สิ่งที่เราทำได้ตอนนี้คือการเข้าถึงแอตทริบิวต์บางอย่างของวันที่นั้น
‫และนี่คือสิ่งที่ฉันหมายถึงที่นี่
‫ดังนั้นเราสามารถไปปี, ปีของวันที่เวลา, เดือน, วัน, ชั่วโมง, นาที,
‫วินาที, microsecond nano วินาที
‫นั่นเป็นสิ่งที่ค่อนข้างลึก
‫ต้นเดือนใช่มั้ย
‫สิ้นเดือนแล้วเหรอ?
‫มันคือจุดเริ่มต้นของไตรมาส?
‫ตอนนี้ ฉันต้องการให้คุณคิดว่าเหตุใดคุณสมบัติเหล่านี้จึงมีค่าเพียงโดยไม่ได้ดู
‫โดยไม่ต้องเขียนโค้ดเลย
‫หากคุณกำลังทำการขาย เหตุใดจึงเป็นความคิดที่ดีที่จะรู้ว่าเป็นช่วงปลายไตรมาสหรือต้นไตรมาสหรือต้นเดือนหรืออะไรทำนองนั้น
‫มันจะทำไม?
‫ตอนนี้.
‫ไม่เป็นไรถ้าคุณไม่มั่นใจ
‫แต่นี่เป็นส่วนหนึ่งของการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ใช่ไหม
‫มันเกี่ยวกับการรู้เล็กน้อยเกี่ยวกับทุกสิ่ง
‫ดังนั้น หากคุณกำลังทำงานเกี่ยวกับการขายแบบอนุกรมเวลา อาจเป็นความคิดที่ดีที่จะรู้ว่านี่เป็นจุดเริ่มต้นของไตรมาสเพราะยอดขายอาจเพิ่มขึ้นเพราะเป็นช่วงเริ่มต้นของไตรมาสหรืออาจจะเป็นช่วงปลายไตรมาสและยอดขายก็ลดลง
‫เพราะทุกคนมีงบประมาณจำกัด และบางทีถ้าเป็นช่วงต้นปีคงไม่มีใครอยากซื้ออะไรแต่ก็สิ้นปีแล้ว
‫และผู้คนก็แบบ โอ้ ใช่ มาใช้งบประมาณที่เหลือของเรากันเถอะ มาซื้อของมากมายกันเถอะ
‫คุณไม่จำเป็นต้องรู้เชิงลึก
‫นี่เป็นเพียงสิ่งเดียวที่คุณสามารถทำได้เพื่อเพิ่มคุณค่าให้กับออบเจ็กต์ datetime ของคุณ
‫งั้นเข้าไปกันเลย
‫เราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
‫เราสามารถเพิ่มคอลัมน์
‫สิ่งที่เราจะทำคือเพิ่มพารามิเตอร์วันที่เวลาสำหรับคอลัมน์วันที่ขายที่ส่วนท้ายของอุณหภูมิ DF ของเรา
‫และตอนนี้การพูดถึงมันอีกครั้งไม่ดีเท่ากับการได้ดู
‫เราจะพูดว่า โอ้ ใช่ และเราจะทำอย่างไร
‫สิ่งที่เรากำลังทำอยู่นี้คือ เรากำลังสร้างคอลัมน์ DF temp sale year เท่ากับ DF temp sale date
‫นี่หมายความว่าเรากำลังเข้าถึงคอลัมน์วันที่ขาย จากนั้นเราสามารถเข้าถึงส่วนของวันที่และเวลาของวันที่ขายได้โดยใช้วันที่และเวลา
‫d t ดังนั้น เราจึงสามารถเข้าถึงแอตทริบิวต์ year ได้
‫โดยการวาง
‫ปี.
‫ลองมาดูที่นี้
‫สิ่งนี้บอกอะไรเรา?
‫ดัชนี DateTime จุดปี
‫ปีกลางวัน.
‫ก่อนที่เราจะกำหนดคอลัมน์ใหม่ เรามาลองหาแถวแรกดูก่อนว่านี่ทำอะไร
‫1989.
‫ตกลง.
‫ตอนนี้ ลองทำแบบเดิมอีกครั้ง
‫แต่ลองทำกับ DE
‫อา.
‫ตกลง.
‫17.
‫ไม่เป็นไร.
‫และตอนนี้ถ้าเราทำไปโดยเปล่าประโยชน์
‫ดังนั้นถ้าเราเพิ่งทำวันที่ขาย
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫ดังนั้นเราจึงเห็นว่านั่นคือการเข้าถึงปีนั่นคือการเข้าถึงวัน
‫ดังนั้น เรามาปรับปรุง dataframe ของเราด้วยคอลัมน์สองสามคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกับค่าต่างๆ เหล่านี้กัน
‫และถ้าคุณไม่แน่ใจว่าฉันหมายถึงอะไร ลองดูในการดำเนินการ หากมีข้อสงสัย
‫ให้รันโค้ดว่า oh year เท่ากับนั้น
‫แล้วสิ่งที่เราจะทำคือทำแค่เดือน วัน วันในสัปดาห์ วันของปี และแน่นอน เราสามารถทำได้มากกว่านี้
‫แต่ในสาระสำคัญของเวลา จริงๆ แล้ว เราสามารถสร้างฟังก์ชันที่ทำสิ่งเหล่านี้ได้ทั้งหมด
‫แต่สิ่งที่เราจะทำคือทำห้าหรือหกเพื่อสาธิต
‫มาทำกัน
‫เราสามารถคัดลอกได้ แต่เราจะฝึกเขียนโค้ด
‫ดังนั้นเราจึงไปที่นี่
‫เดือนที่ลดราคาเท่ากับ def temp sale date tab คำสั่ง d เดือน และ def temp sale day เท่ากับ def temp
‫ไม่ใช่วันที่ขาย dty วัน def temp และเรากำลังจะลดราคาในสัปดาห์
‫นั่นคือเมื่อเรากล่าวว่าวันของสัปดาห์
‫คุณสามารถอ่านได้หรือไม่
‫บางทีเราทำ
‫เคสอูฐที่สวยงามเท่ากับ def temp dot sale date dot dot dot วันในสัปดาห์ def temp sale date of year เท่ากับ
‫def temp
‫อย่างที่คุณเห็น มีรหัสซ้ำซ้อนมากมายที่นี่
‫อาจมีฟังก์ชั่นในที่ใดที่หนึ่ง
‫ความท้าทายที่ดีสำหรับคุณคือการดูว่าคุณสามารถทำงานในลักษณะนี้ได้หรือไม่ และอาจไปที่เอกสารประกอบของ
‫PANDAS และเพิ่มพารามิเตอร์อื่นๆ อีกสองสามตัวเพื่อทำให้ชุดข้อมูลของเราสมบูรณ์ยิ่งขึ้น
‫และตอนนี้คุณคิดว่าสิ่งนี้จะทำอะไรได้บ้าง?
‫เอาล่ะเรามาดูกัน
‫เราจะดำเนินการนั้นแล้วเราจะไปที่นี่
‫อุณหภูมิ Def.
‫เราจะดูส่วนหัวแล้วเปลี่ยนมันเพื่อให้เห็นคอลัมน์ทั้งหมด
‫ลงไปข้างล่างกันเลย
‫เราจะไปที่นั่น.
‫สิ่งที่เราได้ทำคือเราได้สร้าง
‫ดูสิ นี่คือปีของเรา เดือนของเรา วันลดราคาของเราในสัปดาห์
‫มันเป็นวันของปีของเรา
‫เราได้สร้างห้าคอลัมน์นี้แล้ว
‫และสิ่งที่ทำได้คือใช้วันที่ขายและดึงค่าเหล่านั้นบางส่วนและเพิ่มเป็นคุณสมบัติเพิ่มเติมที่ส่วนหลังของดาต้าเฟรมของเรา
‫แน่นอนว่าคุณสมบัติเหล่านี้จะไม่ปรากฏในพจนานุกรมข้อมูลของเรา แต่ถ้าเราต้องเข้าไปแชร์สิ่งนี้กับคนอื่น
‫นั่นอาจเป็นสิ่งที่เราเพิ่มลงในพจนานุกรมข้อมูล
‫แต่เราต้องการทำอย่างนั้นในตอนนี้
‫ด้วยข้อมูลนี้ เราอาจไม่ต้องการคอลัมน์วันที่ขายอีกต่อไป
‫ที่นี้?
‫ตอนนี้น่าจะเกินนิดหน่อย
‫สิ่งที่เราสามารถทำได้คือลบสิ่งนั้น
‫เลยปล่อยมันไป
‫ดังนั้นเราจะใส่ความคิดเห็นเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่นี่
‫ตอนนี้ เราได้ปรับปรุง dataframe ของเราแล้ว และจำไว้ว่าเพราะเรากำลังทำงานกับ DF แต่เราต้องการคอลัมน์ Saoudite
‫กลับมา
‫เราสามารถกลับไปที่ DF ดาต้าเฟรมเดิมของเราที่เรานำเข้าได้
‫ตอนนี้ฉันได้เสริม dataframe ของเราด้วยคุณสมบัติวันที่เวลาเราสามารถลบ saoudite ไปกันเถอะ df temp
‫dot drop และเรากำลังจะขาย date บนแกนเท่ากับหนึ่งในสถานที่เท่ากับจริง
‫จำไว้ว่า in place เกิดขึ้นในสถานที่ ดังนั้นเราไม่ต้องไปที่ df ten เท่ากับ
‫มหัศจรรย์.
‫ทีนี้ ถ้าเราพยายามทำสิ่งนี้ เราจะได้รับข้อผิดพลาดเพราะไม่มี Saudite แล้ว
‫แต่ไม่เป็นไรเพราะเรามีข้อมูล
‫ตอนนี้อยู่ในคอลัมน์ที่แตกต่างกันห้าคอลัมน์
‫บูม บูม บูม บูม บูม.
‫และถ้าเราต้องการมันกลับมา เราก็สามารถกลับไปที่ dataframe เดิมของเราได้
‫ตอนนี้.
‫ฉันยังต้องการตรวจสอบค่าของคอลัมน์ต่างๆ
‫นี่คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการเขียน EDA และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
‫เป็นเพียงการตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นจริง ๆ ว่าเราจะทำอะไรได้บ้าง
‫เลยมาเลือกกัน
‫เราได้อะไรที่นี่?
‫แล้วรัฐล่ะ?
‫รัฐในสหรัฐอเมริกาที่มีการขายเกิดขึ้น
‫สงสัยว่ารัฐใดมียอดขายมากที่สุด?
‫หากคุณมาจากสหรัฐอเมริกา ไม่ว่าคุณจะอยู่ในรัฐใด
‫คุณคิดว่าคุณทำยอดขายได้มากที่สุดหรือไม่?
‫มาดูกันเลย
‫มูลค่านับ
‫บางทีมันอาจจะเป็นไวโอมิง
‫เลขที่
‫ฟลอริดา.
‫เท็กซัส
‫มียอดขายเกิดขึ้นมากมาย
‫ว้าว.
‫ตกลง.
‫ดังนั้นวอชิงตันจึงทำ
‫ทำไมถึงมีขายตัวเดียว?
‫ฉันไม่เห็นมันในรายการนั้น
‫บางทีคุณสามารถ
‫โอ้ ไปกันเถอะ
‫ไวโอมิง.
‫โอ้.
‫1672.
‫ตกลง.
‫นี่จึงเป็นอีกส่วนหนึ่งของ
‫คุณสามารถตรวจสอบคอลัมน์เพิ่มเติมได้หากต้องการ
‫คุณสามารถผ่านและตรวจสอบการนับมูลค่าที่แตกต่างกันได้
‫จำไว้ว่าการนับมูลค่านั้นสะดวกมาก
‫นี่คือคุณเพียงแค่ดูการแพร่กระจายของข้อมูล
‫นั่นเป็นอีกวิธีหนึ่งในการดูการแจกแจง
‫ฉันจะไม่เบื่อที่จะสำรวจข้อมูล
‫มาทำโมเดลลิ่งกันเถอะ
‫ใช่ มาทำกัน
‫นั่นเป็นวิธีที่สนุกมากขึ้นในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫คุณทำมาพอแล้ว เอด้า?
‫มันสามารถทำอะไรได้มากกว่าเสมอ แต่มาเริ่มทำ ADA ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลกันเถอะ ตอนนี้ ADA ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลคืออะไร
‫เพราะมีคุณสมบัติมากมายที่นี่
‫เราสามารถใช้เวลาทั้งวันในการสำรวจแต่ละคอลัมน์เหล่านี้ หาจำนวนค่า ทำแผนภาพการกระจาย
‫ทำแปลงเพิ่มเติม
‫แต่สุดท้ายแล้ว เราก็รู้ว่าการวัดมูลค่าของเราคืออะไร
‫เหตุใดเราจึงไม่พยายามและมุ่งไปทางนั้น
‫และถ้าเราทำได้ เราจะสร้างแบบจำลองได้อย่างไร?
‫มาสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงกันเถอะ
‫แต่จำไว้ว่าเรากำลังพยายามทำอะไรอยู่?
‫ถ้าเรากลับมา มาดู DataFrame กัน
‫เรากำลังพยายามใช้ตัวแปรอิสระทั้งหมดในการทำนายราคาขาย
‫ไม่เป็นไร.
‫นั่นหมายความว่าถ้าเราวางคอลัมน์ทั้งหมด ลดราคาลดราคา นั่นควรเป็น X ของเรา
‫แล้วถ้าเราใช้ราคาลด, ตัวคอลัมน์เอง, นั่นควรเป็น Y ของเรา
‫แต่เราใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบไหนกัน?
‫จำไว้นะ เรามีแผนที่การเรียนรู้เครื่องยืมพลังจิต
‫ถ้าเราไปที่นี่เลือกประมาณการที่เหมาะสม
‫และนี่คือผู้ซื่อสัตย์เก่าของเรา
‫ถ้าเราจะเริ่มต้นที่นี่ ถ้าเราทำอย่างนี้ เรามีตัวอย่างมากกว่า 50 ตัวอย่างหรือไม่?
‫ใช่.
‫เรากำลังทำนายหมวดหมู่หรือไม่?
‫เลขที่
‫ทำนายปริมาณ?
‫ใช่ เรากำลังทำนายตัวเลข
‫เรากำลังประสบปัญหาการถดถอย
‫ทีนี้ ถ้าเราจะทำตามนี้ เรามีตัวเลือกรุ่นต่างๆ มากมายที่นี่และสีเขียว
‫แต่เนื่องจากเรามีประสบการณ์มาบ้างแล้วกับสุ่มฟอเรสต์ ซึ่งเป็นตัวจำแนกฟอเรสต์แบบสุ่ม นั่นคือสิ่งที่เราอาจจะทำคือลองดูคู่ของมัน
‫นั่นคือการถดถอยแบบสุ่มของฟอเรสต์
‫ดังนั้นถ้าเราจะผ่านที่นี่ ป่าของต้นไม้สุ่ม มีลักษณนาม และมีการถดถอยของป่าแบบสุ่ม
‫ไม่เป็นไร.
‫มาดูกันว่าเราจะทำอะไรได้บ้าง
‫เราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อนด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีนำเข้าแบบจำลอง
‫ดังนั้น ถ้าเราเริ่มจากกลุ่มสเกลาร์ดอท และจำไว้ว่า ถ้าคุณต้องการดูว่าต้องทำอย่างไร คุณก็ไปที่สุ่มผู้รุกรานป่าที่นี่
‫และมันจะบอกคุณว่าต้องทำอะไร
‫อาจมีตัวอย่างที่นี่
‫ตอนนี้เราไปจากการนำเข้าชุด Skyline Dot การถดถอยฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
‫นำเข้าป่าสุ่มเสียใจ
‫พอล นี่มันน่าตื่นเต้น
‫เรากำลังเข้าสู่การสร้างแบบจำลองแล้ว
‫เราจะยกตัวอย่างแบบจำลอง
‫โมเดลเท่ากับการถดถอยของฟอเรสต์แบบสุ่ม และเราจะกำหนดจำนวนงานให้เท่ากับค่าลบ
‫สิ่งนี้หมายความว่า?
‫นั่นหมายความว่าจะใช้คอร์ให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ในคอมพิวเตอร์ของฉัน เพราะเรากำลังจัดการกับแถวที่เรากำลังจัดการอยู่
‫อุณหภูมิ Def.
‫เราต้องการที่ดิน
‫เรากำลังดำเนินการกับ 412,000 ดอกกุหลาบ
‫นั่นหมายความว่าโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเราต้องผ่าน 412,000 บวกแถวของสิ่งนี้ พยายามหารูปแบบทั้งหมดระหว่างคอลัมน์เหล่านี้แล้วลองคำนวณราคาขาย
‫นั่นเป็นจำนวนมาก
‫และสิ่งที่เราอาจจะทำต่อจากนี้ไปก็คือ จำไว้ว่าเราเคยตั้งค่าอย่างไร
‫เราสามารถทำได้
‫MP สุ่มเมล็ด 42.
‫เราสามารถตั้งค่านั้นในเซลล์ทั้งหมดของเรา
‫แต่อีกวิธีหนึ่งคือใช้กับโมเดลของเรา
‫มี, มีพารามิเตอร์ที่เรียกว่าสถานะสุ่ม
‫เราสามารถไปที่ Eagles 42 และอย่าลืมตรวจสอบเอกสารของสิ่งที่เกิดขึ้น
‫โอ้เราไม่ใช่เหรอ
‫ฉันไม่สามารถกดแป้น shift ได้ด้วยเหตุผลบางประการ
‫ฉันจะไปที่เอกสารที่นี่
‫เราจะดูว่าสถานะสุ่มหมายถึงอะไร
‫ไปเลย.
‫ควบคุมทั้งการสุ่มการบูตสแตรปของตัวอย่างเมื่อใช้ เมื่อสร้างต้นไม้ หากการบูตสแตรปเป็นจริง
‫และการสุ่มตัวอย่างคุณลักษณะที่ต้องพิจารณา
‫ตกลง.
‫เรื่องสั้นสั้น ๆ นี้กำลังจะไป
‫มันทำหน้าที่เหมือน np random seed และถ้าเราไปที่นี่และงานที่นั่นเราก็ไป
‫none หมายถึงหนึ่งเว้นแต่ job leb negative one หมายถึงการใช้กระบวนการทั้งหมด
‫นี่คือสองตัวที่เรากำลังตั้งค่าใช่ไหม
‫มหัศจรรย์.
‫เพื่อให้พอดี เราจะพอดีและเราต้องลดคอลัมน์ราคาลด
‫นี่คือ X ของเรา
‫ดังนั้นราคาขายและแกนเท่ากับหนึ่ง
‫เรากำลังลดราคาลดราคา จากนั้นเราจะผ่านคอลัมน์ราคาลดเป็นเป้าหมาย
‫นี่จึงเป็นแบบอย่างพอดี
‫นี่คือ X และนี่คือเหตุผลที่ราคาขาย def tamp
‫มาดูกันว่าจะได้ผลไหม
‫ไม่นะ.
‫เรามีค่าผิดพลาด
‫มันพูดว่าอะไรนะ?
‫ไม่สามารถแปลงสตริงให้ลอยต่ำได้
‫อา.
‫คุณรู้ไหมว่าทำไมถึงเป็นเช่นนี้?
‫เป็นเพราะถ้าเราไป dfki info
‫ข้อมูลทั้งหมดของเราไม่อยู่ในรูปแบบตัวเลข
‫อา.
‫INT วงการใช้งานวัตถุลอย int
‫ตกลง.
‫มันคือประเภทไหนกันนะ?
‫มาดูกันเลย
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งของ EDA ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลใช่ไหม
‫โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเราเพิ่งบอกเราว่าต้องขอบคุณ Psychic Line ที่สวยงาม พวกเขาได้ใส่ข้อผิดพลาดเหล่านี้เพื่อช่วยเราให้พ้นจากสิ่งที่เกิดขึ้น
‫การใช้งานดังนั้น
‫เอ่อ ไม่ ไม่ใช้คำเตือนแบนด์ประเภท dot d
‫ฉันไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นกับ d-type นั้น
‫โอ้.
‫อืม.
‫วัตถุ.
‫อาจเป็นสตริงหรืออะไรทำนองนั้น
‫อีกอย่างคือ ฉันเพิ่งจำได้ว่า เรามีค่าที่หายไปอยู่มากมาย
‫อืม.
‫จากสิ่งที่เรารู้เกี่ยวกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เรากำลังพยายามเข้าสู่การสร้างแบบจำลอง
‫แต่เรามีข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข และข้อมูลจำนวนหนึ่งที่ขาดหายไป
‫ดังนั้นก่อนที่เราจะสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เราจะต้องดูแลเรื่องนั้นเสียก่อน
‫นั่นอาจเป็นสิ่งที่เราจะทำในวิดีโอถัดไป
‫เราจะทำ EDA ที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง
‫และสิ่งที่สวยงามก็คือ เราแค่พยายามเรียกใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และมันบอกเราว่า
‫เฮ้ เราไม่สามารถทำงานได้เลย เพราะข้อมูลของคุณไม่มีตัวเลข คุณมีสตริงอยู่ ข้อมูลของคุณและถ้าเราไปอีกครั้ง
‫ข้อมูลอาจบอกเราได้ในที่สุดว่าเราได้ข้อมูลขาดหายไป
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องจัดการก่อน