‫Được chứ.
‫Bây giờ chúng tôi đã tạo một bản sao của khung dữ liệu ban đầu của chúng tôi.
‫Chúng tôi có thể bắt đầu chỉnh sửa nhiệt độ DF mà không phải lo lắng về việc làm hỏng dữ liệu gốc của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta cần hoàn nguyên trở lại nó, chúng ta có thể không gặp khó khăn gì.
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ làm trong video này là chúng ta sẽ lấy những ngày này, chúng ta sẽ sử dụng ngày giờ của gấu trúc, cũng
‫như một số thuộc tính ngày giờ của gấu trúc để làm phong phú thêm tập dữ liệu của chúng ta.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi Dan bạn đang nói gì về việc làm giàu tập dữ liệu của chúng tôi?
‫Chà, có một chút thực hành mà chúng ta sắp đi sâu vào được gọi là kỹ thuật tính năng.
‫Nếu bạn nhớ sao lưu ngay trong bước bốn.
‫Chà, chúng tôi đã đề cập đến rất nhiều thứ rồi.
‫Chúng tôi có một loạt các tính năng và tất cả chúng đều được liệt kê ở đây.
‫Kỹ thuật tính năng có nghĩa là gì hoặc tạo ra một tính năng mới.
‫Vì vậy, một cái gì đó như dải tần sử dụng có thể hoàn toàn khác với dải tần sử dụng, nhưng chúng tôi sẽ
‫chỉ thêm nó vào đây và sau đó có thể có một mô tả hoặc chúng tôi sẽ đi sâu vào một trong những thứ này và đi ngày ra khơi và
‫chúng tôi thay đổi nó một chút.
‫Vì vậy, đó là quá trình kỹ thuật tính năng, vì vậy hãy làm điều đó.
‫Nhưng với thời đại bây giờ, làm sao chúng ta có thể làm được điều đó?
‫Trước hết, chúng ta sẽ xem nó hoạt động.
‫Sau đó, chúng ta sẽ thảo luận về những gì đang xảy ra.
‫Đây là điều bạn có thể muốn làm bất cứ lúc nào.
‫Dự án hàng loạt mà bạn đang thực hiện.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thực hiện một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Thêm thông số ngày giờ cho cột ngày bán.
‫Tuyệt vời.
‫Và Pandas có giờ hẹn hò với những chú gấu trúc nhỏ xinh.
‫Chà, tôi vừa làm dữ liệu về gấu trúc.
‫Tôi đang kích hoạt các thuộc tính ngày giờ vui vẻ.
‫Đây là những gì chúng ta sẽ sử dụng, phải không?
‫Chúng tôi đã chuyển cột ngày bán của mình thành một chỉ mục ngày giờ.
‫Hãy xem, chúng là bất biến và là mảng dữ liệu ngày giờ, những gì chúng ta có thể làm bây giờ là truy cập một số thuộc
‫tính của ngày đó.
‫Và đây là những gì tôi muốn nói ở đây.
‫Vì vậy, chúng ta có thể đi xa năm, năm của ngày đó, tháng, ngày,
‫giờ, phút, giây, nano giây siêu nhỏ.
‫Điều đó đang trở nên khá sâu sắc.
‫Có phải là đầu tháng?
‫Có phải là cuối tháng?
‫Có phải nó là bắt đầu của một quý?
‫Bây giờ, tôi muốn bạn nghĩ xem tại sao điều này lại có giá trị mà những tính năng này lại có giá trị mà bạn không cần nhìn
‫thấy, thậm chí không cần mã hóa nó?
‫Nếu bạn đang bán hàng, tại sao bạn nên biết liệu đó có phải là cuối quý hay đầu quý hay
‫đầu tháng hay tương tự như vậy hay không?
‫Tại sao nó sẽ như vậy?
‫Hiện nay.
‫Không sao nếu bạn không chắc chắn.
‫Nhưng đây là một phần của việc trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy.
‫Đúng?
‫Đó là việc biết một chút về mọi thứ.
‫Vì vậy, nếu bạn đang làm việc về doanh số bán hàng theo chuỗi thời gian, có lẽ bạn nên biết liệu
‫đó là ngày bắt đầu của một quý vì doanh số bán hàng có thể đang tăng lên vì đó là đầu quý hoặc có thể là
‫cuối quý và doanh số bán hàng đang giảm vì túi tiền của ai cũng eo hẹp và có thể nếu là đầu năm
‫thì chẳng ai muốn mua sắm gì, nhưng đã là cuối năm rồi.
‫Và mọi người giống như, Ồ vâng, chúng ta hãy sử dụng phần ngân sách còn lại của chúng ta, hãy mua hàng đống thứ.
‫Bạn không cần phải biết kiến thức chuyên sâu.
‫Đây chỉ là một điều bạn có thể làm để làm phong phú thêm các đối tượng datetime của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi vào đây.
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Chúng ta có thể thêm một cột.
‫Những gì chúng ta sẽ làm là thêm một tham số ngày giờ cho cột ngày bán vào cuối thời gian DF của chúng ta.
‫Và bây giờ một lần nữa nói về nó không tốt bằng việc bạn có một cái nhìn.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ nói, oh yea, và chúng ta sẽ làm điều này như thế nào?
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đang làm ở đây là chúng tôi tạo ra một cột DF năm bán tạm thời bằng ngày bán tạm thời DF.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là chúng ta đang truy cập cột ngày giảm giá và sau đó chúng ta có thể truy cập
‫phần ngày giờ của ngày bán hàng bằng cách sử dụng d t so d t date time và sau đó chúng ta có thể truy cập thuộc tính year.
‫Bằng cách đặt.
‫Năm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét điều này.
‫Điều này cho chúng ta biết điều gì?
‫Chỉ số DateTime chấm năm.
‫Năm của ban ngày.
‫Trước khi chúng ta chỉ định lại một cột, hãy chỉ lấy hàng đầu tiên và xem điều này có tác dụng gì.
‫Năm 1989.
‫Được chứ.
‫Bây giờ, chúng ta hãy làm tương tự một lần nữa.
‫Nhưng hãy làm điều đó với DE.
‫Ah.
‫Được chứ.
‫17.
‫Được rồi.
‫Và bây giờ nếu chúng ta chỉ làm điều đó mà không có gì.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi chỉ thực hiện ngày bán.
‫Ồ, chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng tôi thấy rằng đó là truy cập năm, đó là truy cập ngày.
‫Vì vậy, hãy làm phong phú khung dữ liệu của chúng tôi với một vài cột liên quan đến các giá trị khác nhau này.
‫Và nếu bạn không chắc tôi muốn nói gì, chúng ta hãy xem trong một hành động, nếu nghi
‫ngờ, hãy chạy mã, hãy nói oh năm bằng số đó.
‫Và sau đó những gì chúng ta có thể làm là chúng ta có thể chỉ làm theo tháng, ngày, ngày trong tuần, ngày trong năm và tất nhiên chúng ta có thể làm
‫nhiều hơn nữa.
‫Nhưng về bản chất của thời gian, thực sự, chúng ta có thể tạo ra một hàm về cơ bản làm được tất cả những điều này.
‫Nhưng những gì chúng ta sẽ làm là chỉ làm năm hoặc sáu cái để chứng minh.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi có thể sao chép nó, nhưng chúng tôi sẽ thực hành mã hóa nó.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đây.
‫Tháng giảm giá bằng ngày giảm giá tạm thời theo thứ tự tab hoàn tất d tháng và ngày giảm giá tạm thời bằng ngày giảm giá tạm thời không
‫phải ngày bán dty ngày giảm nhiệt độ và chúng ta sẽ đi vào ngày bán hàng trong tuần.
‫Đó là khi chúng tôi nói ngày trong tuần.
‫Bạn có đọc được không?
‫Có lẽ chúng tôi làm.
‫Ốp lưng lạc đà đẹp bằng def temp dot ngày bán dot dot dot ngày trong tuần def temp ngày bán trong năm
‫bằng def temp.
‫Bây giờ, như bạn có thể thấy, có rất nhiều mã thừa ở đây.
‫Có thể có một chức năng trong đó ở đâu đó.
‫Đó là một thách thức tốt cho bạn là xem liệu bạn có thể hoạt động như vậy không và thậm
‫chí có thể truy cập tài liệu PANDAS và thêm một vài tham số khác vào nó để làm phong phú thêm tập dữ liệu của chúng tôi.
‫Và bây giờ bạn nghĩ điều này có thể làm được gì?
‫Vâng, chúng ta hãy xem xét.
‫Chúng tôi sẽ chạy nó và sau đó chúng tôi sẽ đi đến đây.
‫Nhiệt độ xác định.
‫Chúng tôi sẽ xem phần đầu và chúng tôi sẽ chuyển nó để có thể thấy tất cả các cột.
‫Hãy đi xuống ngay phía dưới.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã tạo ra.
‫Vì vậy, hãy xem, đây là năm của chúng tôi, các tháng của chúng tôi, ngày bán hàng trong tuần của chúng tôi.
‫Đó là ngày của chúng ta trong năm.
‫Chúng tôi đã tạo năm cột này.
‫Và những gì nó được thực hiện là nó chỉ lấy ngày bán và trích xuất một số giá trị đó và thêm chúng dưới dạng
‫nhiều tính năng hơn ở cuối khung dữ liệu của chúng tôi.
‫Tất nhiên, giờ đây, những tính năng này sẽ không được liệt kê trong từ điển dữ liệu của chúng tôi, nhưng nếu chúng tôi truy cập và chia sẻ
‫điều này với người khác, có thể đó sẽ là thứ chúng tôi thêm vào từ điển dữ liệu.
‫Nhưng chúng tôi muốn làm điều đó ngay bây giờ.
‫Và như vậy với thông tin này ở đây, chúng ta có lẽ không cần cột ngày bán nữa.
‫Có một cái ở đây?
‫Có lẽ là hơi thừa lúc này.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là loại bỏ điều đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thả nó xuống.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đưa ra bình luận nhỏ ở đây.
‫Bây giờ chúng tôi đã làm phong phú khung dữ liệu của mình và hãy nhớ rằng vì chúng tôi đang làm việc trên DF, nhưng chúng tôi cần
‫cột Saoudite trở lại.
‫Chúng tôi chỉ có thể quay lại DF của khung dữ liệu ban đầu mà chúng tôi đã nhập.
‫Bây giờ tôi đã làm phong phú khung dữ liệu của mình với các tính năng ngày giờ, chúng tôi có thể xóa saoudite, vì vậy chúng ta hãy bắt
‫đầu thả dấu chấm tạm thời và chúng ta sẽ đi đến ngày bán trên trục bằng một tại chỗ bằng đúng.
‫Hãy nhớ tại chỗ xảy ra tại chỗ để chúng ta không phải đi df mười bằng.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ, nếu chúng tôi cố gắng làm điều này, chúng tôi sẽ gặp lỗi vì Saoudite không tồn tại nữa.
‫Nhưng điều đó không sao vì chúng tôi đã có thông tin.
‫Nó chỉ hiện trên năm cột khác nhau.
‫Bùm, Bùm, Bùm, Bùm, Bùm.
‫Và nếu chúng ta từng muốn nó trở lại, chúng ta có thể quay lại khung dữ liệu ban đầu của mình.
‫Hiện nay.
‫Tôi cũng thích kiểm tra giá trị của các cột khác nhau.
‫Bây giờ đây là tất cả về phân tích dữ liệu khám phá và ghi EDA.
‫Nó chỉ thực sự kiểm tra những gì đang xảy ra để những gì chúng tôi có thể làm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy chọn một.
‫chúng ta có gì ở đây nào?
‫Làm thế nào về trạng thái?
‫Tiểu bang của Hoa Kỳ nơi xảy ra bán hàng.
‫Tự hỏi bang nào có doanh số bán hàng nhiều nhất?
‫Nếu bạn đến từ Hoa Kỳ, bạn có nghĩ rằng bạn đang ở bất kỳ tiểu bang nào không.
‫Bạn có tính rằng bạn đã bán được nhiều nhất không?
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Giá trị đếm.
‫Có lẽ nó sẽ là Wyoming.
‫Không.
‫Florida.
‫Texas.
‫Rất nhiều cuộc mua bán đang diễn ra.
‫Ồ.
‫Được chứ.
‫Washington cũng vậy.
‫Tại sao thậm chí chỉ có một lần bán hàng?
‫Tôi không thể thấy nó trong danh sách đó.
‫Có lẽ bạn có thể.
‫Ồ, chúng ta bắt đầu.
‫Wyoming.
‫Ồ.
‫Năm 1672.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đây là một phần khác của.
‫Bạn có thể kiểm tra nhiều cột hơn nếu bạn muốn.
‫Bạn có thể xem qua và kiểm tra số lượng giá trị khác nhau.
‫Hãy nhớ rằng, số lượng giá trị thực sự hữu ích.
‫Đây là bạn chỉ đang xem xét sự lan truyền của dữ liệu.
‫Đó là một cách khác để xem xét sự phân phối.
‫Tôi sẽ không mệt mỏi khi khám phá dữ liệu.
‫Hãy làm mô hình.
‫Vâng, hãy làm điều đó.
‫Đó là cách thú vị hơn khi xây dựng mô hình học máy.
‫Vậy là bạn đã làm đủ chưa, Ada?
‫Nó luôn có thể làm được nhiều hơn, nhưng chúng ta hãy bắt đầu làm một số ADA điều khiển mô hình Bây giờ ADA điều khiển mô hình là gì?
‫Chà, vì có rất nhiều tính năng ở đây.
‫Chúng tôi có thể dành cả ngày chỉ để xem qua từng cột này, tìm giá trị đếm, thực hiện một
‫biểu đồ phân phối, tạo nhiều ô hơn.
‫Nhưng vào cuối ngày, chúng ta sẽ biết chỉ số định giá của chúng ta là bao nhiêu.
‫Vậy tại sao chúng ta không thử và chỉ hướng tới điều đó?
‫Và nếu có thể, chúng ta sẽ xây dựng một mô hình như thế nào?
‫Hãy xây dựng một mô hình học máy.
‫Nhưng hãy nhớ rằng, chúng ta đang cố gắng làm gì?
‫Chà, nếu chúng ta quay lại, hãy kiểm tra DataFrame.
‫Chúng tôi đang cố gắng sử dụng tất cả các biến độc lập để dự đoán giá bán.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là nếu chúng tôi chỉ giảm tất cả các cột, giảm giá ưu đãi, thì đó sẽ là X của chúng tôi.
‫Và sau đó, nếu chúng ta sử dụng giá ưu đãi, chính cột đó sẽ là Y của chúng ta.
‫Nhưng loại mô hình học máy nào chúng ta sử dụng?
‫À, hãy nhớ rằng, chúng ta có bản đồ máy học cho mượn tâm linh.
‫Nếu chúng ta vào đây để chọn ước tính phù hợp.
‫Và đây là tín đồ cũ của chúng ta.
‫Vì vậy, nếu chúng ta bắt đầu ở đây, nếu chúng ta xem qua điều này, chúng ta có trên 50 mẫu không?
‫Đúng.
‫Chúng ta có dự đoán danh mục không?
‫Không.
‫Dự đoán một đại lượng?
‫Vâng, chúng tôi đang dự đoán một con số.
‫Chúng tôi đang thực hiện một bài toán hồi quy.
‫Bây giờ, nếu chúng tôi làm theo điều này, chúng tôi có một loạt các tùy chọn mô hình khác nhau ở đây và
‫màu xanh lá cây.
‫Nhưng bởi vì chúng tôi đã có một số kinh nghiệm với rừng ngẫu nhiên, một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên, đó là những gì
‫chúng tôi có thể làm là kiểm tra đối tác của nó, hồi quy rừng ngẫu nhiên.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi qua đây, rừng cây ngẫu nhiên, có một bộ phân loại và có một hồi quy
‫rừng ngẫu nhiên.
‫Được rồi.
‫Chà, hãy xem chúng ta có thể làm gì.
‫Chúng ta đã từng thấy điều này trước đây khi các nhà ngoại cảm học về cách nhập một mô hình.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi từ quần thể chấm vô hướng và hãy nhớ, nếu bạn muốn xem chính xác cách thực hiện việc này, bạn có
‫thể đi vào đây kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên và nó sẽ cho bạn biết phải làm gì.
‫Thậm chí có thể có một ví dụ ở đây.
‫Bây giờ chúng ta đi từ nhập nhóm Skyline Dot, hồi quy rừng ngẫu nhiên.
‫Đó là những gì chúng tôi sẽ làm.
‫Nhập tiếc rừng ngẫu nhiên.
‫Paul, điều này thật thú vị.
‫Chúng tôi đang bắt đầu làm mô hình.
‫Chúng tôi sẽ tạo ra một mô hình.
‫Vì vậy, mô hình tương đương với hồi quy rừng ngẫu nhiên và chúng tôi sẽ đặt số lượng công việc bằng giá trị âm.
‫Điều đó có nghĩa là gì?
‫Điều đó có nghĩa là nó sẽ sử dụng càng nhiều lõi càng tốt trên máy tính của tôi bởi vì chúng
‫tôi đang xử lý bao nhiêu hàng?
‫Nhiệt độ xác định.
‫Chúng tôi muốn đất.
‫Chúng tôi đang giao dịch với 412.000 bông hồng.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là mô hình học máy của chúng tôi phải trải qua hơn 412.000 hàng trong số này, hãy cố gắng tìm ra tất
‫cả các mẫu giữa các cột này, sau đó thử và tính giá bán.
‫Đó là rất nhiều.
‫Và những gì chúng ta cũng có thể làm từ bây giờ là nhớ lại cách chúng ta đã từng thiết lập.
‫Chúng tôi có thể làm điều này.
‫MP Hạt giống ngẫu nhiên 42.
‫Chúng tôi có thể thiết lập điều đó trong tất cả các ô của chúng tôi.
‫Nhưng một cách khác để làm điều đó là với các mô hình của chúng tôi.
‫Có một, có một tham số được gọi là trạng thái ngẫu nhiên.
‫Chúng ta có thể đi Eagles 42 và nhớ kiểm tra tài liệu về những gì đang xảy ra.
‫Ồ, chúng tôi không phải vậy.
‫Tôi không thể nhấn phím shift vì một số lý do.
‫Tôi sẽ chỉ đi đến tài liệu ở đây.
‫Chúng ta sẽ xem trạng thái ngẫu nhiên có nghĩa là gì.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Kiểm soát cả tính ngẫu nhiên của việc khởi động cấu trúc của các mẫu khi được sử dụng, khi xây dựng cây, nếu cấu
‫trúc khởi động là đúng và việc lấy mẫu các tính năng cần xem xét.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, câu chuyện dài ngắn, điều này sẽ.
‫Nó hoạt động giống như np hạt giống ngẫu nhiên và nếu chúng ta đến đây và công việc ở đó thì chúng ta sẽ đi.
‫Không có nghĩa là một trừ khi công việc phủ định một nghĩa là sử dụng tất cả các quy trình.
‫Vì vậy, đây là hai mà chúng tôi đang thiết lập, phải không?
‫Tuyệt vời.
‫Và để phù hợp với nó, chúng ta sẽ phù hợp và chúng ta cần giảm cột giá bán.
‫Vì vậy, đây là X của chúng tôi.
‫Vì vậy, giá bán và trục bằng một.
‫Vì vậy, chúng tôi đang giảm giá ưu đãi và sau đó chúng tôi sẽ chuyển nó chỉ là cột giá ưu đãi làm mục tiêu.
‫Vì vậy, đây là mô hình phù hợp.
‫Đây là X và đây là lý do tại sao lại có giá bán def tamp.
‫Hãy xem nếu nó hoạt động.
‫Ôi không.
‫Chúng tôi có một lỗi giá trị.
‫Nó nói gì vậy?
‫Không thể chuyển đổi chuỗi thành thả nổi thấp.
‫Ah.
‫Bạn biết tại sao điều này là?
‫Là bởi vì nếu chúng ta đi thông tin dfki.
‫Tất cả dữ liệu của chúng tôi không ở định dạng số.
‫Ah.
‫INT float int băng tần sử dụng đối tượng.
‫Được chứ.
‫Đó là loại gì?
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Đây là một phần của EDA theo mô hình, phải không?
‫Mô hình học máy của chúng tôi chỉ cho chúng tôi biết rằng nhờ những người xinh đẹp của Psychic Line, họ đã sửa
‫những lỗi này để giúp chúng tôi giải quyết những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, cách sử dụng.
‫Uh, không, không sử dụng cảnh báo sử dụng loại dải chấm d.
‫Tôi không biết chuyện gì đang xảy ra với loại d đó.
‫Ồ.
‫Hừ!
‫Sự vật.
‫Vì vậy, có thể đó là một chuỗi hoặc một cái gì đó tương tự.
‫Và điều khác là, tôi chỉ nhớ rằng chúng tôi đã thiếu một loạt các giá trị.
‫Hừ!
‫Vì vậy, từ những gì chúng tôi biết về các mô hình học máy của mình, chúng tôi đang cố gắng tham gia vào việc
‫lập mô hình, nhưng chúng tôi có dữ liệu không phải là số và thiếu toàn bộ dữ liệu.
‫Vì vậy, trước khi chúng tôi xây dựng một mô hình học máy, chúng tôi sẽ phải quan tâm đến điều đó.
‫Vì vậy, đó có thể là những gì chúng ta sẽ làm trong một vài video tiếp theo.
‫Chúng tôi sẽ thực hiện một số EDA theo mô hình.
‫Và điều tuyệt vời là, chúng tôi chỉ cố gắng chạy mô hình học máy đó và nó nói với chúng tôi rằng, Này, chúng
‫tôi không thể nó sẽ không hoạt động vì bạn không có số trong dữ liệu của mình, bạn có một số chuỗi trong
‫dữ liệu của bạn và nếu chúng tôi tiếp tục, cuối cùng nó có thể cho chúng tôi biết rằng chúng tôi đã thiếu dữ liệu.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta cần xử lý đầu tiên.