‫Und das letzte Video haben wir aufgehört, unser Machine-Learning-Modell zu bewerten, das wir an die Daten angepasst haben,
‫nachdem wir gerade alle numerischen Werte, alle kategorialen Werte ausgefüllt und alle unsere Daten in Zahlen umgewandelt
‫hatten.
‫Das Modell funktionierte, unsere Daten hatten keine fehlenden Werte und alles war numerisch, aber wir haben die Frage aufgegeben, warum
‫ist diese Metrik zuverlässig?
‫Lassen Sie uns das hier erwähnen, denn das ist es wert, hervorgehoben zu werden, denn denken Sie immer daran, dass das Anpassen eines Modells
‫für maschinelles Lernen oder die Bewertung eines Modells für maschinelles Lernen genauso wichtig ist wie das Anpassen eines Modells.
‫Und hier sind wir bis jetzt, weil wir einfach ein Machine-Learning-Modell anpassen.
‫Wir müssen sicherstellen, dass unsere Ergebnisse stimmen.
‫Weil wir keine Dinge versprechen wollen, die unser Modell nicht kann.
‫Frage also, warum die obige Metrik nicht stichhaltig ist?
‫Hold water ist ein Ausdruck dafür, warum die Metrik nicht zuverlässig ist?
‫Das ist nur eine Art zu sprechen.
‫Warum hält es kein Wasser?
‫Warum ist es nicht zuverlässig?
‫Mussten Sie darüber nachdenken?
‫Ich zeige Ihnen ein Diagramm, das Ihr Gedächtnis vielleicht auffrischen kann, wenn wir auf unsere Keynote zurückkommen, Sie erinnern sich gleich an den Anfang, das wichtigste
‫Konzept im maschinellen Lernen, a. k. A. die drei Sätze.
‫Wir haben also ein Modell für maschinelles Lernen an einem Datensatz trainiert, aber was haben wir dann
‫getan?
‫Wir kommen zurück zum Code.
‫Wir passen das Modell an.
‫Auf dem Datensatz auf einigen Daten, aber dann haben wir ihn auf genau den gleichen Daten ausgewertet.
‫Oh, ok.
‫Wenn wir also hierher zurückkommen, haben wir im Wesentlichen Folgendes getan, wenn wir daran dachten, dass
‫dies ein Universitätskurs war, wir die Kursmaterialien gelernt haben, aber was wir getan haben, anstatt unser Modell auf dem Äquivalent von . zu
‫testen wie eine Abschlussprüfung, a. k. A. B. einem Testdatensatz, haben wir unser
‫Modell für maschinelles Lernen gerade mit genau den gleichen Materialien evaluiert, auf denen es gelernt wurde.
‫Sie waren in einer Klasse und haben ein Buch zum Lesen bekommen und dann werden Sie genau zur gleichen Zeit, wie
‫Sie möchten, mit den Fragen direkt aus dem Buch getestet, das Sie gerade lesen.
‫Hmm.
‫OK, aber wir nach der Fähigkeit unseres Modells zur Verallgemeinerung und a. k. A. die Fähigkeit eines Modells für maschinelles Lernen, bei Daten,
‫die es zuvor noch nicht gesehen hat, eine gute Leistung zu erbringen.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Wenn wir zurück nach Kagle gehen.
‫Es gibt einen Trainingsdatensatz, der Daten bis Ende 2011 enthält.
‫Es gibt einen Validierungssatz und einen Testsatz.
‫Das ist es, was wir suchen.
‫Wir müssen unser Modell evaluieren, nicht die Daten, mit denen wir es trainiert haben, und das ist dies.
‫Wir müssen es anhand der Testdaten auswerten.
‫Aber bevor wir das tun, lassen Sie uns, wenn Sie sich noch einmal ganz oben erinnern, ganz nach oben
‫gehen, bis wir unseren ersten Datenrahmen importiert haben.
‫Ich sagte, wir würden uns das noch einmal ansehen und jetzt ist die Zeit gekommen.
‫Also gehen wir hierher, wir importieren und trainieren und validieren CATV.
‫Hmm.
‫Frage mich, warum wir das getan haben?
‫Nun, in diesem Video wird alles klar.
‫Wir haben also Zug und Valencias V, wir sind Valencias V und wir haben Zug GSV.
‫Warum importieren wir sie nicht einfach separat?
‫Nun, ich wollte zeigen, wie es ist, einen eigenen Validierungssatz zu erstellen, anstatt ihn von jemand
‫anderem mit einem Zeitreihendatensatz für Sie zu erstellen, woran wir gerade arbeiten.
‫Dies ist also ein perfekter Spielplatz dafür.
‫Wenn wir also hier lesen, ist train CSFI das Trainingsset.
‫Im Grunde haben wir also gearbeitet und Valencias V ist ein Validierungsset.
‫Der entscheidende Punkt hierbei ist, dass es sich um eine Zeitreihe handelt, der Trainingsdatensatz enthält Daten
‫bis Ende 2011, während der Validierungssatz Daten zwischen dem 1. Januar 2012 und dem 30. April 2012 enthält.
‫Um unser Modell besser zu bewerten, müssen wir unsere Daten in Trainings- und Validierungssätze aufteilen.
‫Also machen wir das.
‫Lass uns hierher gehen.
‫Aufteilen der Daten in Zugvalidierungssätze, denn genau das wollen wir jetzt.
‫Wir haben ein Modell.
‫Wir können jetzt Modelle bauen, aber wir müssen laufen und einfach bessere Modelle bauen.
‫Wir müssen sicherstellen, dass das, was wir bewerten, Sinn macht.
‫Lassen Sie uns also wie immer unsere Daten noch einmal überprüfen.
‫Vielleicht können wir das Jahr nutzen.
‫Wie wurde es genannt?
‫Sayle Jahr.
‫Versuchen Sie zu sagen?
‫Oh ja.
‫Na, bitte.
‫Okay, vielleicht liegt es daran, dass unser Datenrahmen in Ordnung ist.
‫Ja, das hilft uns beim Importieren des Datenrahmens.
‫Wir haben es in der Reihenfolge der Verkaufstermine bestellt.
‫Wenn wir dies jetzt lesen, um unseren eigenen Validierungssatz zu erstellen, möchten wir unsere Daten aufteilen.
‫Also alle Zeilen bis 2011.
‫Dasselbe Jahr 2011 kann also im Trainingssatz sein und dann können alle Zeilen im Jahr 2012 der Validierungssatz
‫sein.
‫Um das Testset kümmern wir uns vorerst nicht, da es sich in einem separaten Datensatz befindet.
‫Der Grund, warum wir nur an Zug und gültigem CSP arbeiten, liegt darin, dass wir den Zug importiert und
‫CEV beim Start des Notebooks validiert haben.
‫Diese Datei hier.
‫Wir müssen also unseren eigenen Validierungsdatensatz erstellen, also machen wir das, damit wir Vorlagen erstellen
‫und den Verkaufswert überprüfen können.
‫Los geht's, 2012, also gibt es im Jahr 2012 elftausendfünfhundertdreiundsiebzig Proben.
‫Gut.
‫Die Aufteilung unserer Daten in Training und Validierung sollte also ganz einfach sein.
‫Okay, lass uns das mal inspizieren.
‫Unsere Jahresspalte und jede Spalte, die 2012 entspricht, wird ein Validierungssatz für unser Jahr und unser Beispiel sein.
‫Und jede Reihe, die nicht gleich dem Verkaufsjahr ist, die nicht gleich dem Jahr 2012 ist, wird in den Trainingssatz aufgenommen.
‫Hören wir also auf, darüber zu reden, und sehen wir uns den Code an.
‫Teilen Sie die Daten also in Training und Validierung auf.
‫Dies ist etwas, das Sie möglicherweise mit Ihren eigenen Zeitreihendaten zu tun haben, richtig.
‫Denn Sie werden nicht immer in einem lässigen Format gegeben.
‫Rechts.
‫Wenn Sie mit einem Kunden arbeiten oder an einem Projekt arbeiten, werden Ihre
‫Daten nicht immer automatisch gültig sein und testen. Dies sind Dinge, die Sie selbst erstellen müssen.
‫Schauen Sie sich diese Verkaufsspalte oder die Zeitspalte an, schauen Sie sich die Datumsspalte an und
‫überlegen Sie, wie Sie Ihr eigenes Trainings- und Validierungsset erstellen können.
‫Genau aus diesem Grund haben wir sie zunächst als ein Set importiert, damit wir üben können, unsere eigenen Trainings- und
‫Validierungssets zu erstellen.
‫Und ich habe das Gefühl, dass ich oft die Wörter sage, aber das ist wichtig, weil wir zu unseren zurückkehren.
‫Keynote, dies ist das wichtigste Konzept des maschinellen Lernens, denn egal, worauf wir unser Modell trainieren, wir wollen
‫sicherstellen, dass wir es an etwas anderem evaluieren.
‫Also komme ich hier zum Validierungssatz ist jede Zeile in DF Temp, wo die SC-Spalte gleich 2012 ist?
‫Ja das ist richtig.
‫Und der Tag des Trainingssatzes ist jede Rundungszeit, bei der die Spalte Südjahr nicht gleich 2012 ist.
‫Wunderbar, und dann könnten wir hinuntergehen und dem F-Zug die Schuld geben, also alles, was uns dies sagen wird, ist die
‫Länge dieser beiden Datenrahmen.
‫Wunderschönen.
‫Jetzt haben wir also einen Validierungssatz, der elftausendfünfhundertdreiundsiebzig Zeilen enthält, und
‫einen Trainingsdatensatz, der vierhunderteintausendeinhundertfünfundzwanzig Zeilen oder Stichproben enthält, und sie sind nach
‫Datum aufgeteilt.
‫Schön, wir nehmen hier Kisten, wir nehmen hier Kisten.
‫Was wir jetzt tun könnten, ist die Daten in X und Y aufzuteilen.
‫Wir haben das schon einmal gesehen.
‫Auf diese Weise haben wir ein X-Trainingsset und ein Y-Trainingsset und ein X-bewertetes Set und ein Y-gültiges Set, das unsere
‫Daten und Labels sind.
‫Also haben wir Austausch Y Zug gleich D. F..
‫Jetzt arbeiten wir mit dem Trainingsset hier drop.
‫Wir möchten die Verkaufspreisspalte beim ersten Zugriff löschen.
‫OK, lassen Sie die Spalte einfach weg und wir werden so einrichten, dass der Zug dem Verkaufspreis entspricht.
‫Sehen Sie hier, wie ich es mit einem Komma mache.
‫Ich bin ein bisschen knifflig, wenn ich nur in einer Zeile mache.
‫Wunderschönen.
‫Und wir gehen hierher.
‫Gültig und gültig.
‫Ich bin mir nicht sicher und habe den Verkaufspreis nicht gleich wieder gesenkt, aber diesmal mit dem Validierungsset
‫D. F. sie werden anfangen.
‫Dies wird tatsächlich ein Verkaufspreis sein.
‫Na, bitte.
‫Und jetzt haben wir ein kleines Messgerät, das unsere Daten überprüft, um sicherzustellen, dass wir nicht irgendwo einen kleinen Fehler gemacht haben.
‫Sie sollten alle zueinander kompatible Formen haben.
‫Warum diese Form, also nehmen wir einfach diese Datensätze, die wir hier erstellen, und finden ihre Formen
‫heraus.
‫Wunderschönen.
‫Unser Trainingsset ist also vierhunderteintausend Rose oh, ungefähr das mit einhundertzwei Funktionen, einhundertzwei
‫Spalten.
‫Unser Y-Training umfasst vierhunderteintausend Zeilen und dann die Validierung ungefähr elfeinhalbtausend mit der gleichen Anzahl von Spalten
‫für X und keine Spalten für Y, da Y nur eine Spalte ist.
‫Werfen wir einen Blick.
‫Sehen Sie, das ist, was wir tun.
‫Stellen Sie sicher, dass alle unsere Daten.
‫OK, das sind alles Verkaufspreise.
‫Wunderschönen.
‫Okay, wir haben unsere Daten in Trainingsvalidierungssets gespeichert.
‫Wir haben uns um zwei der drei wichtigsten Dinge bzw. wichtigsten Sets gekümmert.
‫Wir schauen uns das Testset später an.
‫Aber das ist, was wir erstellt haben, ein Trainingsset und ein Validierungsset.
‫Es ist an der Zeit, weitere Modelle zu erstellen, daher können wir dieses Video hier beenden und einen Weg finden,
‫wie ein Modell für maschinelles Lernen bewertet werden kann.
‫Also werden wir uns das wahrscheinlich im nächsten Video ansehen.