‫Tamam.
‫Şimdi orijinal veri çerçevemizin bir kopyasını oluşturduk.
‫Orijinal verilerimize zarar verme endişesi olmadan DF temp'i düzenlemeye başlayabiliriz.
‫Bu nedenle, geri dönmemiz gerekirse, hiçbir sorun yaşamadan geri dönebiliriz.
‫Bu videoda yapacağımız şey, bu tarihleri alacağız, pandas tarih saatini ve veri setimizi zenginleştirmek
‫için bazı pandas tarih saat özniteliklerini kullanacağız.
‫Dan'in ne olduğunu merak ediyorsanız, veri setimizi zenginleştirmekten mi bahsediyorsunuz?
‫Birazdan içine dalacağımız küçük uygulamaya özellik mühendisliği deniyor.
‫Eğer dördüncü adımı hatırlıyorsanız.
‫Şimdiye kadar çok şey konuştuk.
‫Bir sürü özelliğimiz var ve bunların hepsi burada listeleniyor.
‫Özellik mühendisliğinin anlamı ya yeni bir özellik yaratmaktır.
‫Dolayısıyla, kullanım bandı gibi bir şey kullanım bandından tamamen farklı olabilir, ancak
‫bunu buraya ekleriz ve sonra bir açıklama olabilir veya bunlardan birine dalarız ve yelken tarihine gideriz ve onu
‫biraz değiştiririz.
‫İşte özellik mühendisliği süreci budur, o halde bunu yapalım.
‫Ama şu anki tarihlerle bunu nasıl yapabiliriz?
‫Öncelikle, bunu iş başında göreceğiz.
‫Sonra da neler olduğunu tartışacağız.
‫Bu, neredeyse her zaman için yapmak isteyebileceğiniz bir şeydir.
‫Üzerinde çalıştığınız dizi projesi.
‫Burada küçük bir başlık açalım.
‫Satış tarihi sütunu için tarih saat parametreleri ekleyin.
‫Harika.
‫Ve Pandas'ın güzel, küçük bir pandası var.
‫Az önce Pandas verilerini inceledim.
‫Tetikleyici mutlu tarih zamanı nitelikleri alıyorum.
‫Bunu kullanacağız, değil mi?
‫Satış tarihi sütunumuzu bir tarih saat indeksine dönüştürdük.
‫Gördüğünüz gibi, bunlar değişmezdir ve tarih saat verisi dizisi, şimdi yapabileceğimiz şey bu tarihin bazı özelliklerine
‫erişmektir.
‫Burada kastettiğim de bu.
‫Böylece yıla, o tarih saatinin yılına, aya, güne, saate, dakikaya, saniyeye, mikrosaniyeye,
‫nano saniyeye kadar gidebiliriz.
‫Bu oldukça derinleşiyor.
‫Ay başı mı?
‫Bir ayın sonu mu?
‫Bir çeyreğin başlangıcı mı?
‫Şimdi, görmeden, kodlamadan bile bu özelliklerin neden değerli olabileceğini
‫düşünmenizi istiyorum.
‫Bir satış yapıyorsanız, bunun bir çeyreğin sonu mu yoksa bir çeyreğin başı mı ya da bir ayın başı mı ya da buna benzer bir
‫şey olup olmadığını bilmek neden iyi bir fikir olsun?
‫Neden olsun ki?
‫Şimdi.
‫Emin değilseniz sorun değil.
‫Ancak bu, veri bilimcisi veya makine öğrenimi mühendisi olmanın bir parçasıdır.
‫Değil mi?
‫Bu, her şey hakkında biraz bilgi sahibi olmakla ilgili.
‫Dolayısıyla, zaman serisi satışları üzerinde çalışıyorsanız, belki de bir çeyreğin başlangıcı
‫olduğu için satışların artıyor olabileceğini ya da bir çeyreğin sonu olduğu için satışların düşüyor olabileceğini
‫bilmek iyi bir fikirdir çünkü herkes bütçesine sıkı sıkıya bağlıdır ve belki de yılın başlangıcıysa, kimse
‫bir şey satın almak istemez, ancak yılın sonudur.
‫İnsanlar da "Evet, hadi bütçemizin geri kalanını kullanalım, bir sürü şey alalım" diyor.
‫Derinlemesine bilgi sahibi olmanıza gerek yok.
‫Bu, datetime nesnelerinizi zenginleştirmek için yapabileceğiniz şeylerden sadece bir tanesidir.
‫O zaman buraya girelim.
‫Bunu nasıl yapabiliriz?
‫Bir sütun ekleyebiliriz.
‫Yapacağımız şey, DF temp'imizin sonuna satış tarihi sütunu için bir tarih saat parametresi eklemektir.
‫Ve şimdi yine bunun hakkında konuşmak, bir göz atmak kadar iyi değil.
‫Yani diyeceğiz ki, oh evet, peki bunu nasıl yapacağız?
‫Burada yaptığımız şey, DF geçici satış yılı eşittir DF geçici satış tarihi sütunu oluşturmaktır.
‫Yani bu, satış tarihi sütununa eriştiğimiz ve ardından d t kullanarak satış tarihinin tarih saat
‫kısmına erişebileceğimiz anlamına gelir, böylece d t tarih saat ve ardından yıl niteliğine erişebiliriz.
‫Koyarak.
‫Yıl.
‫Şimdi şuna bir göz atalım.
‫Bu bize ne anlatıyor?
‫DateTime indeksi nokta yıl.
‫Gündüz yılı.
‫Bir sütunu yeniden atamadan önce, sadece ilk satırı alalım ve bunun ne yaptığını görelim.
‫1989.
‫Tamam.
‫Şimdi aynısını tekrar yapalım.
‫Ama bunu DE ile yapalım.
‫Ah.
‫Tamam.
‫17.
‫Tamam.
‫Ve şimdi bunu hiçbir şey yapmadan yaparsak.
‫Yani sadece satış tarihini yapsaydık.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Böylece bunun yıla eriştiğini, bunun güne eriştiğini görüyoruz.
‫Öyleyse veri çerçevemizi bu farklı değerlere ilişkin birkaç sütunla zenginleştirelim.
‫Ve ne demek istediğimden emin değilseniz, bir eylemde görelim, şüpheniz varsa
‫kodu çalıştırın ve oh yıl buna eşittir deyin.
‫Ve sonra yapabileceğimiz şey sadece ay, gün, haftanın günü, yılın günü ve tabii ki daha fazlasını yapabiliriz.
‫Ancak zamanın özünde, gerçekten, temelde bunların hepsini yapan bir işlev yapabiliriz.
‫Ama göstermesi için sadece beş ya da altı tane yapacağız.
‫Hadi yapalım şunu.
‫Kopyalayabiliriz ama kodlama alıştırması yapacağız.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Satış ayı eşittir def temp satış tarihi tab sipariş tamamlandı d ay ve def temp satış günü eşittir def temp
‫satış tarihi değil dty gün def temp ve haftanın satış gününe gideceğiz.
‫O zaman haftanın günü demiştik.
‫Bunu okuyabiliyor musun?
‫Belki de vardır.
‫Camel case beautiful eşittir def temp nokta satış tarihi nokta nokta nokta haftanın günü def temp yılın satış tarihi eşittir
‫def temp.
‫Gördüğünüz gibi burada çok fazla gereksiz kod var.
‫Orada bir yerde bir işlev olabilir.
‫Bu sizin için iyi bir meydan okuma, bu şekilde çalışıp çalışamayacağınızı görmek ve hatta
‫belki de PANDAS belgelerine gidip veri setimizi zenginleştirmek için birkaç farklı parametre daha eklemektir.
‫Peki şimdi bunun ne işe yarayacağını düşünüyorsunuz?
‫Bir bakalım.
‫Bunu çalıştıracağız ve sonra buraya gideceğiz.
‫Savunma sıcaklığı.
‫Başlığı görüntüleyeceğiz ve tüm sütunları görebilmek için onu ters çevireceğiz.
‫Aşağıya doğru gidelim.
‫İşte oldu.
‫Yani yaptığımız şey şu: bir şey yarattık.
‫İşte yılımız, aylarımız, haftanın gün satışları.
‫Bugün bizim yılımız.
‫Bu beş sütunu oluşturduk.
‫Ve yaptığı şey sadece satış tarihini almak ve bu değerlerden bazılarını çıkarmak ve bunları veri çerçevemizin
‫arka ucuna daha fazla özellik olarak eklemektir.
‫Elbette bu özellikler veri sözlüğümüzde listelenmeyecektir, ancak içeri girip bunu başka biriyle paylaşacak
‫olsaydık, belki de veri sözlüğüne ekleyeceğimiz bir şey olurdu.
‫Ama şimdilik bunu yapmak istiyoruz.
‫Bu bilgiler ışığında, muhtemelen artık satış tarihi sütununa ihtiyacımız kalmamıştır.
‫Bu mu?
‫Muhtemelen şimdi biraz fazla.
‫Bu yüzden bunu kaldırabiliriz.
‫O zaman bırakalım.
‫Bu yüzden buraya küçük bir yorum ekleyeceğiz.
‫Şimdi veri çerçevemizi zenginleştirdik ve DF üzerinde çalıştığımız için hatırlıyoruz, ancak Saoudite sütununa geri ihtiyacımız
‫var.
‫İçe aktardığımız orijinal veri çerçevemiz olan DF'ye geri dönebiliriz.
‫Şimdi veri çerçevemizi tarih saat özellikleriyle zenginleştirdim, saoudite'i kaldırabiliriz, bu yüzden df temp
‫dot drop'a gidelim ve eksende satış tarihine gideceğiz equals one in place equals true.
‫Unutmayın, in place in place olur, böylece df ten equals'a gitmek zorunda kalmayız.
‫Harika.
‫Şimdi, bunu yapmaya çalışırsak bir hata alacağız çünkü Saoudite artık mevcut değil.
‫Ama sorun değil çünkü elimizde bilgi var.
‫Şu anda beş farklı sütunda yer alıyor.
‫Boom, boom, boom, boom, boom.
‫Ve eğer geri istersek, orijinal veri çerçevemize geri dönebiliriz.
‫Şimdi.
‫Ayrıca farklı sütunların değerlerini kontrol etmeyi de seviyorum.
‫Şimdi bu tamamen EDA yazma ve keşifsel veri analizi ile ilgili.
‫Sadece neler olduğunu ve ne yapabileceğimizi kontrol ediyoruz.
‫Birini seçelim.
‫Ne varmış burada?
‫Peki ya eyalet?
‫Satışın gerçekleştiği ABD eyaleti.
‫En çok satışın hangi eyalette olduğunu merak ediyor musunuz?
‫Eğer ABD'den geliyorsanız, hangi eyalette olursanız olun, ne dersiniz?
‫En çok satışı yaptığınızı düşünüyor musunuz?
‫Bir göz atalım.
‫Değerler sayılır.
‫Belki de Wyoming olacak.
‫Hayır.
‫Florida'da.
‫Teksas.
‫Bir sürü satış gerçekleşiyor.
‫Vay canına.
‫Tamam.
‫Washington da öyle.
‫Neden tek bir satış yapalım ki?
‫O listede göremiyorum.
‫Belki yapabilirsin.
‫Oh, işte başlıyoruz.
‫Wyoming.
‫Oh.
‫1672.
‫Tamam.
‫Yani bu da işin başka bir parçası.
‫İsterseniz daha fazla sütunu kontrol edebilirsiniz.
‫Farklı değer sayılarını gözden geçirebilir ve kontrol edebilirsiniz.
‫Unutmayın, değer sayımı gerçekten kullanışlıdır.
‫Bu sadece verilerin dağılımına bakmaktır.
‫Bu da dağılıma bakmanın başka bir yoludur.
‫Verileri keşfetmekten yorulmayacağım.
‫Hadi modelleme yapalım.
‫Evet, öyle yapalım.
‫Makine öğrenimi modeli oluşturmak çok daha eğlenceli.
‫Yeterince yaptın mı Ada?
‫Her zaman daha fazlasını yapabilir, ancak biraz model güdümlü ADA yapmaya başlayalım Şimdi model güdümlü ADA nedir?
‫Çünkü burada çok fazla özellik var.
‫Tüm günümüzü bu sütunların her birini inceleyerek, değer sayılarını bularak, bir dağılım grafiği çizerek ve
‫daha fazla grafik oluşturarak geçirebiliriz.
‫Ancak günün sonunda, değerleme ölçütümüzün ne olduğunu biliyoruz.
‫O halde neden sadece buna yönelmeyi denemiyoruz?
‫Ve eğer yapabilirsek, nasıl bir model oluşturacağız?
‫Bir makine öğrenimi modeli oluşturalım.
‫Ama unutmayın, ne yapmaya çalışıyoruz?
‫Peki, eğer geri dönersek, DataFrame'i kontrol edelim.
‫Satış fiyatını tahmin etmek için tüm bağımsız değişkenleri kullanmaya çalışıyoruz.
‫Tamam.
‫Yani tüm sütunları bırakırsak, satış fiyatını da bırakırsak, bu bizim X'imiz olacaktır.
‫Ve sonra satış fiyatını kullanırsak, sütunun kendisi, bu bizim Y'miz olmalıdır.
‫Peki ne tür bir makine öğrenimi modeli kullanıyoruz?
‫Unutmayın, psişik kredi makine öğrenme haritamız var.
‫Eğer buraya gidersek doğru tahmini seçmiş oluruz.
‫Bu da bizim eski sadık dostumuz.
‫Yani buradan başlarsak, bunun üzerinden gidersek, 50'nin üzerinde örneğimiz var mı?
‫Evet.
‫Kategori tahmininde mi bulunuyoruz?
‫Hayır.
‫Bir miktarı tahmin etmek mi?
‫Evet, bir sayı tahmin ediyoruz.
‫Bir regresyon problemi yapıyoruz.
‫Şimdi, bunu takip edecek olursak, burada ve yeşil renkte bir dizi farklı model seçeneğimiz
‫var.
‫Ancak, rastgele orman sınıflandırıcısı olan rastgele orman ile zaten bir miktar deneyimimiz olduğu için, yapabileceğimiz
‫şey onun muadili olan rastgele orman gerilemesini kontrol etmektir.
‫Yani buradan geçecek olursak, rastgele ağaçlardan oluşan orman, bir sınıflandırıcı ve rastgele orman
‫regresyonu var.
‫Tamam.
‫Bakalım ne yapabileceğiz.
‫Bunu daha önce bir modelin nasıl içe aktarılacağını psişik olarak öğrenirken görmüştük.
‫Yani skaler nokta topluluğundan gidersek ve unutmayın, bunu tam olarak nasıl yapacağınızı görmek istiyorsanız, buraya rastgele
‫orman saldırganına girebilirsiniz ve size ne yapacağınızı söyleyecektir.
‫Burada bir örnek bile olabilir.
‫Şimdi Skyline Dot topluluk içe aktarımından, rastgele orman regresyonuna geçiyoruz.
‫Yapacağımız şey bu.
‫Rastgele orman pişmanlıklarını içe aktarın.
‫Paul, bu heyecan verici.
‫Şimdiden modelliğe başladık.
‫Bir model oluşturacağız.
‫Yani model eşittir rastgele orman regresyonu ve iş sayısını negatif bire eşit olarak ayarlayacağız.
‫Bu ne anlama geliyor?
‫Bu, bilgisayarımda mümkün olduğunca çok çekirdek kullanacağı anlamına geliyor çünkü
‫kaç satırla uğraşıyoruz?
‫Savunma sıcaklığı.
‫Araziyi istiyoruz.
‫412,000 gülle uğraşıyoruz.
‫Bu da makine öğrenimi modelimizin 412.000'den fazla satırı incelemesi, bu sütunlar arasındaki tüm kalıpları çözmeye çalışması ve
‫ardından satış fiyatını hesaplaması gerektiği anlamına geliyor.
‫Bu çok fazla.
‫Bundan sonra da yapabileceğimiz şey, eskiden nasıl set kurduğumuzu hatırlamaktır.
‫Bunu yapabiliriz.
‫MP Rastgele tohum 42.
‫Bunu tüm hücrelerimize yerleştirebiliriz.
‫Ancak bunu yapmanın bir başka yolu da modellerimizdir.
‫Rastgele durum adı verilen bir parametre vardır.
‫Eagles 42'ye gidebilir ve neler olup bittiğine dair belgeleri kontrol etmeyi unutmayabiliriz.
‫Oh, öyle değil mi.
‫Bazı nedenlerden dolayı shift tab tuşuna basamıyorum.
‫Burada sadece belgelere gideceğim.
‫Rastgele durumun ne anlama geldiğini göreceğiz.
‫İşte başlıyoruz.
‫Ağaçlar oluşturulurken, önyükleme doğruysa, kullanıldığında hem örneklerin önyüklemesinin rastgeleliğini
‫hem de dikkate alınacak özelliklerin örneklemesini kontrol eder.
‫Tamam.
‫Yani uzun lafın kısası, bu olacak.
‫Np rastgele tohum gibi davranır ve buraya gidersek ve orada işler yaparsak gideriz.
‫Hiçbiri, iş leb negatif bir tüm süreçleri kullanmak anlamına gelmediği sürece bir anlamına gelir.
‫Ayarladığımız iki şey bunlar, değil mi?
‫Harika.
‫Bunu sığdırmak için, sığdırma işlemini yaparız ve satış fiyatı sütununu düşürmemiz gerekir.
‫Yani bu bizim X'imiz.
‫Yani satış fiyatı ve eksen eşittir bir.
‫Bu yüzden satış fiyatını düşürüyoruz ve ardından hedef olarak sadece satış fiyatı sütununu geçireceğiz.
‫Yani bu modellenmiş bir uyum.
‫Bu X'tir ve bu yüzden satış fiyatı bu kadar düşüktür.
‫Bakalım işe yarayacak mı?
‫Oh, hayır.
‫Bir değer hatası alıyoruz.
‫Ne diyor bu?
‫Dizeyi float düşük değerine dönüştüremedi.
‫Ah.
‫Bunun neden olduğunu biliyor musun?
‫Çünkü dfki bilgisine gidersek.
‫Tüm verilerimiz sayısal formatta değildir.
‫Ah.
‫INT float int nesne kullanım bandı.
‫Tamam.
‫Ne tür bir şey bu?
‫Bir göz atalım.
‫Bu, model odaklı EDA'nın bir parçası, değil mi?
‫Makine öğrenimi modelimiz az önce bize, Psychic Line'ın güzel insanları sayesinde, neler olup bittiğini
‫anlamamıza yardımcı olmak için bu hataları koyduklarını söyledi.
‫Yani kullanım.
‫Hayır, uyarı kullanım bandı nokta d tipi kullanmayın.
‫O D-tipine ne olduğunu bilmiyorum.
‫Oh.
‫Hmm.
‫Nesne.
‫Belki de bir ip ya da onun gibi bir şeydir.
‫Diğer bir şey de, bir sürü eksik değerimiz olduğunu hatırladım.
‫Hmm.
‫Makine öğrenimi modellerimiz hakkında bildiklerimizden yola çıkarak modelleme yapmaya çalışıyoruz,
‫ancak elimizde sayısal olmayan ve eksik olan bir sürü veri var.
‫Dolayısıyla, bir makine öğrenimi modeli oluşturmadan önce, bununla ilgilenmemiz gerekecek.
‫Önümüzdeki birkaç videoda muhtemelen bunu yapacağız.
‫Biraz model odaklı EDA yapacağız.
‫Ve işin güzel yanı, bu makine öğrenimi modelini çalıştırmayı denedik ve bize şunu söyledi:
‫Hey, işe yaramayacak çünkü verilerinizde sayılar yok, verilerinizde bazı dizeler
‫var ve tekrar denersek sonunda bize eksik verilerimiz olduğunu söyleyebilir.
‫Bu yüzden önce bunu halletmemiz gerekiyor.