‫E l'ultimo video in cui abbiamo interrotto il punteggio del nostro modello di apprendimento automatico che abbiamo adattato ai dati
‫dopo aver appena riempito tutti i valori numerici, riempito tutti i valori categorici e trasformato tutti i nostri dati in
‫numeri.
‫Il modello ha funzionato, i nostri dati non avevano valori mancanti ed era tutto numerico, ma abbiamo lasciato la domanda,
‫perché questa metrica è affidabile?
‫Mettiamolo qui, perché vale la pena sottolinearlo, perché ricorda, ricorda sempre che l'adattamento di un modello di apprendimento automatico o
‫la valutazione di un modello di apprendimento automatico è importante tanto quanto l'adattamento di uno.
‫Ed è qui che siamo fino ad ora perché ci adattiamo solo a un modello di apprendimento automatico.
‫Dobbiamo assicurarci che i nostri risultati reggano bene l'acqua.
‫Perché non vogliamo promettere cose che il nostro modello non può fare.
‫Quindi domanda perché la metrica sopra non regge?
‫Hold water è un'espressione del perché la metrica non è affidabile?
‫È solo un modo di dire.
‫Allora perché non trattiene l'acqua?
‫Perché non è affidabile?
‫Ci hai dovuto pensare?
‫Ti mostrerò un diagramma che potrebbe rinfrescarti la memoria se torniamo al nostro keynote, ti ricordi dall'inizio, il concetto più
‫importante nell'apprendimento automatico, a. K. un. i tre set.
‫Quindi quello che abbiamo fatto è stato addestrare un modello di machine learning su un set di dati, ma poi cosa abbiamo
‫fatto?
‫Torniamo al codice.
‫Ci adattiamo al modello.
‫Sul set di dati su alcuni dati, ma poi l'abbiamo valutato sugli stessi dati.
‫Oh va bene.
‫Quindi, se torniamo qui, essenzialmente quello che abbiamo fatto è che se pensavamo che questo fosse
‫un corso universitario, abbiamo imparato i materiali del corso, ma quello che abbiamo fatto, invece di testare il nostro modello sull'equivalente di come
‫un esame finale, a. K. un. un set di dati di test,
‫abbiamo appena valutato il nostro modello di apprendimento automatico sugli stessi materiali su cui è stato appreso.
‫Eri in una classe e ti è stato dato un libro da leggere e poi, esattamente nello stesso momento che vuoi,
‫verrai messo alla prova con le domande direttamente da quel libro che stai leggendo.
‫Hmm.
‫OK, ma noi dopo la capacità del nostro modello di generalizzare e a. K. un. la capacità di un modello di machine learning
‫di funzionare bene su dati che non ha mai visto prima.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Se torniamo a Kagle.
‫Esiste un set di dati di addestramento che contiene dati fino alla fine del 2011.
‫C'è un set di convalida e c'è un set di test.
‫Quindi è quello che stiamo cercando.
‫Dobbiamo valutare il nostro modello, non sui dati su cui l'abbiamo addestrato, che è questo.
‫Dobbiamo valutarlo sui dati del test.
‫Ma prima di farlo, se ricordi il backup in alto, torniamo in alto per importare
‫il nostro primo frame di dati.
‫Ho detto che l'avremmo rivisto e ora è arrivato il momento.
‫Quindi andiamo qui, importiamo, formiamo e convalidiamo CATV.
‫Hmm.
‫Chissà perché l'abbiamo fatto?
‫Bene, tutto diventerà chiaro in questo video.
‫Quindi abbiamo treno e Valencias V, siamo Valencias V e abbiamo treno GSV.
‫Perché non li importiamo semplicemente separatamente?
‫Bene, volevo dimostrare com'è creare il tuo set di convalida piuttosto che qualcun altro che lo crea per te con
‫un set di dati di serie temporali, che è ciò su cui stiamo lavorando.
‫Quindi questo è un parco giochi perfetto per questo.
‫Quindi, se leggiamo qui, train CSFI è il training set.
‫Quindi fondamentalmente ciò su cui abbiamo lavorato e Valencias V è un set di convalida.
‫Il punto chiave qui è che, poiché si tratta di una serie temporale, il set di dati di addestramento contiene dati
‫fino alla fine del 2011, mentre il set di convalida include dati tra il 1 gennaio 2012 e il 30 aprile 2012.
‫Quindi, cosa faremo per valutare meglio il nostro modello, dobbiamo suddividere i nostri dati in set di addestramento e convalida.
‫Quindi facciamolo.
‫Andiamo qui.
‫Dividere i dati in set di convalida del treno perché è quello che stiamo cercando ora.
‫Abbiamo un modello.
‫Ora possiamo costruire modelli, ma dobbiamo solo correre e costruire modelli migliori.
‫Dobbiamo assicurarci che ciò con cui stiamo valutando abbia senso.
‫Quindi controlliamo di nuovo i nostri dati, come facciamo sempre.
‫Quindi forse possiamo usare l'anno.
‫Come si chiamava?
‫Sayle anno.
‫Provi a dire?
‫O si.
‫Ci siamo.
‫OK, forse perché il nostro frame di dati è in ordine.
‫Sì, questo ci aiuterà quando importiamo il frame di dati.
‫L'abbiamo ordinato nell'ordine delle date di vendita.
‫Quindi, ora leggendo questo per creare il nostro set di convalida, vogliamo dividere i nostri dati.
‫Quindi tutte le righe fino al 2011.
‫Quindi lo stesso anno 2011, che può essere nel set di addestramento e quindi tutte le righe nel 2012 possono essere il set
‫di convalida.
‫Per ora non ci preoccuperemo del set di test perché si trova in un set di dati separato.
‫Il motivo per cui stiamo lavorando solo su treno e CSP valido è perché abbiamo importato il
‫treno e convalidato CEV all'inizio del notebook.
‫Questo file qui.
‫Quindi dobbiamo creare il nostro set di dati di convalida, quindi facciamolo in modo da poter creare modelli, controllare
‫il conteggio del valore di vendita.
‫Ci siamo, 2012, quindi ci sono undicimilacinquecentosettantatre campioni nel 2012.
‫Va bene.
‫Quindi, dividere i nostri dati in formazione e convalida, dovrebbe essere facile come andare.
‫OK, introsperiamo questo.
‫La nostra colonna dell'anno e ogni colonna uguale al 2012 sarà un set di convalida per il nostro anno ed esempio.
‫E ogni riga che non è uguale all'anno di vendita, che non è uguale al 2012 sarà nel training set.
‫Quindi smettiamola di parlarne e vediamo il codice.
‫Quindi dividi i dati in formazione e convalida.
‫Questo è qualcosa che potresti dover fare con i tuoi dati di serie temporali, giusto.
‫Perché non ti verrà sempre dato in un formato casuale.
‫Destra.
‫Quando lavori con un cliente o lavori a un progetto, non avrai sempre
‫automaticamente i tuoi dati validi e testare queste sono cose che dovrai creare per te stesso.
‫Guardando questa colonna di vendita o guardando la colonna dell'ora, guardando la colonna della data e cercando di
‫capire come puoi creare il tuo set di formazione e convalida.
‫Questo è esattamente il motivo per cui li abbiamo importati come un set per cominciare, così abbiamo potuto esercitarci a creare i nostri set
‫di addestramento e convalida.
‫E mi sento come se stessi dicendo le parole impostate molto, ma questo è importante perché torniamo al nostro.
‫Nota chiave, questo è il concetto più importante nell'apprendimento automatico, perché qualunque cosa su cui formiamo il
‫nostro modello, vogliamo assicurarci di valutarlo su qualcos'altro.
‫Quindi vengo qui al set di convalida ogni riga in DF temp dove la colonna SC è uguale a 2012?
‫Sì, è corretto.
‫E il giorno del set di allenamento è ogni temperatura arrotondata in cui la colonna dell'anno sud non è uguale al 2012.
‫Meraviglioso, e poi potremmo andare giù e dare la colpa al treno F, quindi tutto questo ci dirà è la lunghezza di questi
‫due frame di dati.
‫Bellissimo.
‫Quindi ora abbiamo un set di convalida che contiene undicimilacinquecentosettantatre righe e un
‫set di dati di addestramento che contiene quattrocentounomilacentoventicinque righe o campioni, e sono divisi
‫per data.
‫Bellissimo, stiamo prendendo scatole qui, stiamo prendendo scatole qui.
‫Quindi ora quello che potremmo fare è dividere i dati in X e Y.
‫L'abbiamo già visto.
‫In questo modo abbiamo un training set X e un training set Y e un set con valori X e un set valido Y, che sono i
‫nostri dati e le nostre etichette.
‫Quindi avremo lo scambio Y treno uguale a D. F..
‫Ora stiamo lavorando con il training set qui sotto.
‫Vogliamo eliminare la colonna del prezzo di vendita al primo accesso.
‫OK, lascia cadere la colonna e imposteremo per addestrare y treno sarà uguale al prezzo di vendita.
‫Quindi guarda come lo faccio con una virgola qui.
‫Sono un po' complicato facendo solo una riga.
‫Bellissimo.
‫E stiamo andando qui.
‫Valido e valido.
‫Non sono sicuro e sviluppato non abbasserà il prezzo di vendita lo stesso di nuovo, ma questa volta con il set di
‫convalida D. F. inizieranno.
‫Questo sarà in realtà un prezzo di vendita.
‫Ci siamo.
‫E ora abbiamo un piccolo indicatore che ispeziona i nostri dati solo per assicurarci di non aver commesso un piccolo errore da qualche parte.
‫Dovrebbero essere tutte forme compatibili tra loro.
‫Perché quella forma, quindi stiamo solo prendendo questi set di dati che stiamo creando qui e stiamo scoprendo le
‫loro forme.
‫Bellissimo.
‫Quindi il nostro set di allenamento è quattrocentomila rose oh, circa quello con centodue caratteristiche,
‫centodue colonne.
‫Il nostro addestramento Y è di quattrocentomila righe e quindi la convalida è di circa undicimila e mezzo con la
‫stessa quantità di colonne per X e nessuna colonna per Y perché Y è solo una colonna.
‫Diamo un'occhiata.
‫Ora guarda, questo è quello che facciamo.
‫Assicurati tutti i nostri dati.
‫OK, quindi questi sono tutti prezzi di vendita.
‫Bellissimo.
‫OK, quindi abbiamo inserito i nostri dati nei set di convalida dell'addestramento.
‫Ci siamo occupati di due delle tre cose più importanti o dei set più importanti.
‫Daremo un'occhiata al test set più avanti.
‫Ma questo è ciò che abbiamo creato, un set di formazione e un set di convalida.
‫È tempo di continuare a costruire altri modelli, quindi potremmo concludere questo video qui e trovare un modo per
‫valutare come funziona un modello di apprendimento automatico.
‫Quindi probabilmente daremo un'occhiata a questo nel prossimo video.