‫因此, 美妙的是, 现在我们的数据没有缺失值, 并已将所有值转换为数值｡
‫我们应该能够建立一个机器学习模型｡
‫那就这么办吧｡
‫我们已经实例化了一种方法, 在这里作为模型, 很久以前, 我们开始了建模部分｡
‫我们已经谈了很多了｡
‫它应该感到自豪｡
‫模特儿｡
‫好极了｡
‫我们要做基本上完全相同的事情｡
‫所以让我们建立一个机器学习模型｡
‫我们可以复制这个, 但我们只是要再次安然度过｡
‫我们会留一点交流给我们自己｡
‫所以现在我们所有的数据都是数字的, 我们的数据框架也没有缺失值, 我们应该能够建立一个机器学习模型｡
‫好极了｡
‫所以记住我们的目标是什么｡
‫它是在数据中寻找模式来预测销售｡
‫所以这就是我们要做的｡
‫让我们来看看df临时点头｡
‫在建模之前最后看一下我们的数据｡
‫因此, 我们需要删除销售列｡
‫这样我们就可以建立一个机器学习模型, 它可以包含除销售之外的所有其他列｡
‫价格发现模式, 然后试图预测销售｡
‫所以我要做的是, 我要设置一个计时魔法｡
‫如果你以前没见过这个, 百分比的百分比标志就是Jupyter Notebook的神奇功能｡
‫你可以搜索出一大堆这样的东西｡
‫但它要做的基本上就是计算这个特定的单元格运行需要多少时间｡
‫我将在我的电脑上做, 这是一台MacBook Pro｡
‫我们有几排？
‫我们有40万左右｡
‫行｡
‫这可能需要一点时间｡
‫在前面的例子中, 当我们处理较少的数据时, 我们的机器学习模型已经相当快了, 对吗？
‫因为它只需要对几百行进行排序｡
‫但这是41万2千｡
‫我的意思是, 当然, 有更大的数据集, 但我们开始达到那里｡
‫对不对？
‫我们在成百上千的样本中实例化模型｡
‫所以这个时间的目的是因为作为一个数据科学家, 作为一个机器学习工程师,
‫我们的目标是尽可能快地做尽可能多的实验｡
‫如果你一直在所有的数据上训练模型, 这将需要相当长的时间｡
‫我将演示我的个人计算机使用一个基线随机森林回归模型来找出所有412,000行中的所有模式需要多长时间｡
‫所以别担心, 你不会坐在那里看着它运行｡
‫一旦我们开始了, 我会暂停视频, 然后回来, 让你看看花了多长时间｡
‫我希望你们开始思考的方式是,
‫当你们做实验的时候, 开始思考, 我怎样才能减少实验之间的时间间隔？
‫原因是因为你并不总是试图做正确的事情｡
‫你想找出哪里出了问题, 哪里出了问题｡
‫所以这就是为什么要加快实验间隔时间｡
‫当我输入的时候, 当我说话的时候, 我们在这里做的是我们只是在实例化一个随机森林模型｡
‫我们要把随机态等于42放在这里｡
‫随机状态等于42｡
‫这样我们的结果就可以重复了｡
‫所以这就是我们要做的｡
‫我们已经导入了随机森林回归类, 因为我们正在处理一个回归问题｡
‫我们将端作业设置为负1, 因为这是一个相当大的数据集, 我们现在正在处理｡
‫所以我想用我的计算机的所有原因, 我想随机状态等于42｡
‫所以我们的结果是可重复的, 我将用模型拟合数据｡
‫这是X, 这是Y.
‫请记住, 我们正试图根据除销售价格以外的所有其他列来预测销售价格｡
‫所以当我开始的时候｡
‫这将需要几分钟的时间, 但我将暂停视频｡
‫因为这里有一个神奇的函数时间, 我们可以看到它需要多长时间｡
‫所以做好准备的时候｡
‫三比一｡
‫好了, 我们回来了｡
‫这是相当快｡
‫嘿, 你好
‫是这样｡
‫我们的模型完成了｡
‫这里说墙上的时间是6分58秒｡
‫所以花了大约7分钟才通过｡
‫412, 700行其实已经很不错了｡
‫想想你能多快看完｡
‫你要花多长时间才能看完412,000个不同的例子？
‫你不用等那个时间, 因为我加快了速度｡
‫但是如果你在电脑上运行这个程序, 可能需要更长的时间｡
‫根据您的计算机类型, 所需时间可能会更短｡
‫我在一台13英寸的MacBook Pro上运行这个程序, 我想是从2016年开始的｡
‫我甚至不知道我的电脑有多大的计算能力, 但它是一台笔记本电脑, 所以也许没有台式机那么多｡
‫但你可以想象, 随着行数的增加, 这可能需要很长时间｡
‫如果我们作为机器学习工程师的目标,
‫如果我们作为数据科学家的目标是减少实验之间的时间, 那么当我们尝试不同的模型和处理不同的数据时, 我们就必须非常巧妙,
‫因为每次等待7分钟, 即使这个数字对于一个细胞的运行来说更高, 这也会让我们慢下来｡
‫所以我们很快就会看到一个小技巧来改进这个问题｡
‫但为什么我们不给模型打分呢, 看看我们的模型做得怎么样｡
‫如果超过412, 000行, 它肯定会发现一些东西, 一些模式｡
‫所以我们要用训练它的数据给它打分.
‫所以我们复制这个｡
‫现在, 请记住回归算法｡
‫这里的默认得分值是决定系数, 也就是r的平方.
‫如果你需要复习一下R的平方是多少, 你可以查一下决定系数是多少.
‫但换句话说, 这是一个分数, 可以上升到一｡
‫如果你的模型只是预测销售列的平均值, 它就是零, 如果你的模型绝对糟糕,
‫它可能会变成负无穷大｡
‫所以我们要找一个接近1的值｡
‫同样, 这可能需要一点时间, 因为模型必须计算它在412,
‫000行上的表现得分｡
‫波美0｡ 98.
‫哇哦｡
‫如果最大值为0｡ 987, 所以更接近0｡ 99.
‫所以如果最大值是1｡ 0,
‫这是否意味着我们的随机森林或攻击者几乎已经找到了一个完美的模式, 用于根据数据帧中的其他列来预测销售？
‫别这么快｡
‫在我们进入下一个视频之前, 我希望你们考虑一下我们将在哪里讨论它｡
‫为什么这个指标不可靠？
‫好吧, 我知道了
‫如果我们看一下这里, 我们在这些数据上拟合了模型, 然后我们在相同的数据上评估了它｡
‫为什么这个指标站不住脚？
‫好好想想吧｡
‫我们将在下一个视频中讨论｡