‫Y en el último video, dejamos de calificar nuestro modelo de aprendizaje automático que ajustamos a los datos
‫después de completar todos los valores numéricos, completar todos los valores categóricos y convertir todos nuestros datos en
‫números.
‫El modelo funcionó, nuestros datos no tenían valores faltantes, y eran todos numéricos, pero dejamos con la pregunta, ¿por qué
‫en esta métrica es confiable?
‫Pongamos eso aquí, porque vale la pena resaltarlo, porque recuerde, siempre recuerde ajustar un modelo de aprendizaje
‫automático o evaluar un modelo de aprendizaje automático es tan importante como ajustar uno.
‫Y ahí es donde estamos hasta ahora porque simplemente encajamos en un modelo de aprendizaje automático.
‫Tenemos que asegurarnos de que nuestros resultados se mantengan bien.
‫Porque no queremos prometer cosas que nuestro modelo no puede hacer.
‫Entonces, pregunta ¿por qué la métrica anterior no se sostiene?
‫Hold water es una expresión de por qué la métrica no es confiable.
‫Esa es solo una forma de hablar.
‫Entonces, ¿por qué no retiene el agua?
‫¿Por qué no es confiable?
‫¿Has tenido que pensarlo?
‫Le mostraré un diagrama que puede refrescar su memoria si volvemos a nuestra nota clave, recuerda el de la derecha al principio, el concepto más importante
‫en el aprendizaje automático, a. k. una. los tres conjuntos.
‫Entonces, lo que hicimos es entrenar un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos, pero luego, ¿qué
‫hicimos?
‫Volvemos al código.
‫Nos ajustamos al modelo.
‫En el conjunto de datos de algunos datos, pero luego lo evaluamos exactamente con los mismos datos.
‫Ah, OK.
‫Entonces, si volvemos aquí, esencialmente lo que hemos hecho es que si pensamos que esto ha
‫sido un curso universitario, hemos aprendido los materiales del curso, pero lo que hemos hecho, en lugar de probar nuestro modelo en el equivalente de
‫como un examen final, a. k. una. un conjunto de datos de prueba,
‫acabamos de evaluar nuestro modelo de aprendizaje automático en exactamente los mismos materiales en los que aprendió.
‫Estabas en una clase y te dieron un libro para leer y luego, exactamente al mismo tiempo que quisieras,
‫te pondrán a prueba con las preguntas directamente del libro que estás leyendo.
‫Mmm.
‫Está bien, pero buscamos la capacidad de nuestro modelo para generalizar y a. k. una. la capacidad de un modelo de aprendizaje
‫automático para funcionar bien en datos que no ha visto antes.
‫Eso es lo que buscamos.
‫Si volvemos a Kagle.
‫Hay un conjunto de datos de entrenamiento que contiene datos hasta finales de 2011.
‫Hay un conjunto de validación y un conjunto de prueba.
‫Así que eso es lo que buscamos.
‫Necesitamos evaluar nuestro modelo, no en los datos con los que lo hemos entrenado, que es este.
‫Necesitamos evaluarlo en los datos de prueba.
‫Pero antes de hacer eso, si recuerdas, regresemos a la parte superior, regresemos a la parte superior
‫para importar nuestro primer marco de datos.
‫Dije que volveríamos a examinar esto y ahora ha llegado el momento.
‫Entonces vamos aquí, importamos, capacitamos y validamos CATV.
‫Mmm.
‫Me pregunto por qué hicimos eso.
‫Bueno, todo quedará claro en este video.
‫Entonces tenemos tren y Valencia V, somos Valencia V y tenemos tren GSV.
‫¿Por qué no los importamos por separado?
‫Bueno, quería demostrar lo que es crear su propio conjunto de validación en lugar de que alguien más lo cree por usted
‫con un conjunto de datos de series de tiempo, que es en lo que estamos trabajando.
‫Así que este es un patio de recreo perfecto para eso.
‫Entonces, si leemos aquí, capacitar a CSFI es el conjunto de capacitación.
‫Entonces, básicamente, en lo que hemos estado trabajando y en Valencias V es un conjunto de validación.
‫El punto clave aquí es que debido a que es una serie de tiempo, el conjunto de datos de entrenamiento tiene datos hasta
‫finales de 2011, mientras que el conjunto de validación tiene datos entre el 1 de enero de 2012 y el 30 de abril de 2012.
‫Entonces, lo que haremos para evaluar mejor nuestro modelo, es necesario dividir nuestros datos en conjuntos de capacitación y validación.
‫Así que hagámoslo.
‫Vayamos aquí.
‫Dividir los datos en conjuntos de validación de trenes porque eso es lo que buscamos ahora.
‫Tenemos un modelo.
‫Podemos construir modelos ahora, pero necesitamos ejecutar y simplemente construir modelos mejores.
‫Necesitamos asegurarnos de que lo que estamos evaluando tenga sentido.
‫Entonces, revisemos nuestros datos nuevamente, como siempre lo hacemos.
‫Entonces, tal vez podamos usar el año.
‫¿Como se llamaba?
‫Año Sayle.
‫¿Intentas decir?
‫Oh sí.
‫Aquí vamos.
‫Bien, quizás porque nuestro marco de datos está en orden.
‫Sí, esto nos ayudará cuando importemos el marco de datos.
‫Lo ordenamos en el orden de las fechas de venta.
‫Entonces, ahora que leemos esto para crear nuestro propio conjunto de validación, queremos dividir nuestros datos.
‫Así que todas las filas hasta 2011.
‫Entonces, el mismo año 2011, eso puede estar en el conjunto de entrenamiento y luego todas las filas en 2012 pueden ser el conjunto
‫de validación.
‫No nos preocuparemos por el conjunto de prueba por ahora porque está en un conjunto de datos separado.
‫La razón por la que solo estamos trabajando en CSP de tren y válido es porque los que importamos el
‫tren y validamos CEV al inicio del portátil.
‫Este archivo aquí.
‫Entonces, tenemos que crear nuestro propio conjunto de datos de validación, así que hagámoslo para que podamos hacer plantillas, verifique
‫el recuento del valor de venta.
‫Ahí vamos, 2012, entonces hay once mil quinientos setenta y tres muestras en 2012.
‫Está bien.
‫Entonces, dividir nuestros datos en capacitación y validación, debería ser tan fácil como hacerlo.
‫Bien, introspeccionaremos esto.
‫Nuestra columna de año y cada columna que sea igual a 2012 será un conjunto de validación para nuestro año y ejemplo.
‫Y cada fila que no sea igual al año de venta, que no sea igual a 2012, estará en el conjunto de entrenamiento.
‫Así que dejemos de hablar de eso y veamos el código.
‫Así que divida los datos en entrenamiento y validación.
‫Esto es algo que quizás tengas que hacer con tus propios datos de series de tiempo, ¿verdad?
‫Porque no siempre te darán un formato casual.
‫Derecha.
‫Cuando trabajas con un cliente o trabajas en un proyecto, no siempre vas a tener automáticamente
‫tus datos en el tren válidos y probar que estas son cosas que tendrás que crear por ti mismo.
‫Mirando esta columna de venta o mirando la columna de tiempo, mirando la columna de fecha y
‫descubriendo cómo puede hacer su propio conjunto de capacitación y validación.
‫Así que, para empezar, es exactamente por eso que los importamos como un solo conjunto para poder practicar la creación de nuestros propios conjuntos
‫de capacitación y validación.
‫Y siento que estoy diciendo mucho el conjunto de palabras, pero eso es importante porque volvemos a nuestro.
‫Nota clave, este es el concepto más importante en el aprendizaje automático, porque sea lo que sea en lo que entrenemos nuestro
‫modelo, queremos asegurarnos de que lo estamos evaluando en otra cosa.
‫Entonces, vengo aquí al conjunto de validación, ¿todas las filas en la temperatura de DF donde la columna SC es igual a 2012?
‫Si eso es correcto.
‫Y el día de entrenamiento establecido es cada temperatura de redondeo donde la columna del Año Sur no es igual a 2012.
‫Maravilloso, y luego podríamos bajar y culpar al tren F, así que todo esto nos dirá la longitud de estos
‫dos marcos de datos.
‫Hermosa.
‫Así que ahora tenemos un conjunto de validación que contiene once mil quinientos setenta y tres filas
‫y un conjunto de datos de entrenamiento que contiene cuatrocientas mil ciento veinticinco filas o muestras, y están
‫divididos por fecha.
‫Hermoso, estamos llevando cajas aquí, estamos llevando cajas aquí.
‫Entonces, lo que podríamos hacer ahora es dividir los datos en X e Y.
‫Hemos visto esto antes.
‫Y de esa manera tenemos un conjunto de entrenamiento X y un conjunto de entrenamiento Y y un conjunto valorado en X y un conjunto válido Y,
‫que son nuestros datos y etiquetas.
‫Así que tendremos que cambiar el tren Y es igual a D. F..
‫Ahora estamos trabajando con el conjunto de entrenamiento aquí.
‫Queremos eliminar la columna del precio de oferta en el primer acceso.
‫OK, simplemente suelte la columna y vamos a configurar el tren y el tren será igual al precio de venta.
‫Así que mira cómo lo estoy haciendo con una coma aquí.
‫Estoy siendo un poco engañoso con solo hacerlo en una línea.
‫Hermosa.
‫Y vamos aquí.
‫Válido y válido.
‫No estoy seguro y desarrollado no volverá a bajar el precio de venta de la misma manera, pero esta vez con el conjunto de
‫validación D. F. ellos empezarán.
‫En realidad, este será un precio de venta.
‫Aquí vamos.
‫Y ahora tenemos un pequeño medidor que inspecciona nuestros datos solo para asegurarnos de que no hemos cometido un pequeño error en alguna parte.
‫Todos deben tener formas compatibles entre sí.
‫Por qué esa forma, entonces solo tomamos estos conjuntos de datos que estamos creando aquí y estamos descubriendo las formas
‫de ellos.
‫Hermosa.
‫Entonces, nuestro conjunto de entrenamiento es de cuatrocientas mil rosas, oh, aproximadamente eso con ciento dos características, ciento
‫dos columnas.
‫Nuestro entrenamiento de Y es de cuatrocientas mil filas y luego la validación es de aproximadamente once mil quinientas con la
‫misma cantidad de columnas para X y sin columnas para Y porque Y es solo una columna.
‫Echemos un vistazo.
‫Ahora mira, esto es lo que hacemos.
‫Asegúrese de que todos nuestros datos.
‫Bien, todos estos son precios de oferta.
‫Hermosa.
‫Bien, tenemos nuestros datos en conjuntos de validación de entrenamiento.
‫Nos hemos ocupado de dos de las tres cosas más importantes o conjuntos más importantes.
‫Veremos el conjunto de prueba más tarde.
‫Pero esto es lo que hemos creado, un conjunto de entrenamiento y un conjunto de validación.
‫Es hora de seguir construyendo algunos modelos más, por lo que podríamos terminar este video aquí y encontrar una manera
‫de evaluar cómo funciona un modelo de aprendizaje automático.
‫Así que probablemente veamos eso en el próximo video.