‫الآن لدينا نموذج مثالي يعمل بشكل جيد - بشكل جيد في مجموعة بيانات التحقق من الصحة.
‫لذا فإن الطول الصحيح هو المقياس الذي ننتبه إليه لأن هذا هو مقياس التقييم لمنافسة
‫Kaggle المحددة.
‫بالطبع ، إذا كنت تعمل على مشكلة مختلفة أو مجموعة مختلفة من البيانات ، فقد
‫يكون لديك مقياس تقييم مختلف تحاول تحسينه.
‫لكن في حالتنا ، نحن نقوم بعمل جيد.
‫لذلك دعونا نستخدم نموذجنا المثالي لعمل تنبؤات بشأن بيانات الاختبار.
‫هناك القليل من الحكايات في هذا القسم من المهم حقًا أن نتذكره ، وسنكتشفه في
‫غضون ثانية.
‫لذا أولاً وقبل كل شيء ، سيتعين علينا استيراد بيانات الاختبار.
‫الآن ، إذا كان لدينا نظرة.
‫في مجلد البيانات لدينا.
‫إذاً هذا موجود في منزل المشتري فقط لأننا أنشأنا مجلد مشروع لهذا المشروع المحدد وقمنا
‫بتنزيل بياناتنا ، ووضعناها هنا.
‫يوجد بالداخل هنا مجموعة بيانات هي اختبار CSV.
‫لذلك هذا ما سنستخدمه.
‫وإذا عدنا إلى Kaggle ، فسيخبرنا أن اختبار CSV هو مجموعة الاختبار التي لن يتم إصدارها حتى الأسبوع الأخير
‫من المنافسة.
‫ما لدينا في الوقت الحالي ، نظرًا لأن هذه المسابقة قد مرت بالفعل ، فهي
‫تحتوي على بيانات من 1 مايو 2012 إلى نوفمبر 2012.
‫حسنًا ، لقد مرت ستة أشهر تقريبًا بعد مجموعة التحقق.
‫جميلة.
‫ونماذجنا تعمل بشكل جيد في مجموعة التحقق.
‫لذا ما قد تراه هو كيف يمكننا عمل تنبؤات حول هذه الأشهر الستة المقبلة من البيانات.
‫لذلك سنذهب إلى اختبار rdv يساوي PDF أو نقرأ انظر كـ v.
‫سنفعل ذلك بنفس الطريقة التي فعلناها في البداية بقطارنا ومجموعة البيانات الصالحة.
‫الكتاب الأزرق للجرافات.
‫رائع.
‫ويسمى اختبار csv وسننجح في الذاكرة المنخفضة يساوي خطأ.
‫وسنمرر التواريخ أيضًا لأننا نتذكر أننا لم نقم بأي معالجة لمجموعة البيانات هذه مثلما نفعل
‫مع مجموعاتنا الأخرى.
‫سنرى أين يأتي ذلك في غضون لحظة وبعد ذلك سوف نتحقق من رأس نقطة اختبار DF.
‫أوه.
‫ماذا يحدث؟
‫أوه ، الأخطاء المطبعية.
‫جميلة.
‫لذا يبدو هذا مألوفًا.
‫إنه شيء رأيناه من قبل.
‫ماعدا الآن.
‫هذه المرة ، تفتقد مجموعة بيانات الاختبار إلى عمود السعر المخفَّض.
‫والسبب هو أن هذا هو العمود الذي نحاول التنبؤ به.
‫فلماذا لا نرى ما إذا كان بإمكاننا فعل ذلك؟
‫لذلك نختبر فروق الأسعار تساوي النموذج المثالي.
‫نحن نستخدم نموذجنا المثالي هذا النموذج الزمني يتنبأ بأن النموذج المثالي كان يعمل بشكل أفضل ويجب أن نكون قادرين
‫على تمريره في إطار البيانات بالكامل ، أليس كذلك؟
‫لأن هذه ستكون قيم X الخاصة بنا ولسنا بحاجة إلى إسقاط أي أعمدة لأنها لا تحتوي على
‫عمود سعر البيع.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث.
‫في الواقع ، لقد وضعوا تعليقًا صغيرًا هنا ، وقاموا بعمل تنبؤات حول مجموعة بيانات الاختبار وفكرت للتو
‫في تحدٍ صغير قبل تشغيل هذه الخلية ، أريدك أن تفكر نوعًا ما فيما قد يحدث.
‫لذا فإن نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، تم تدريبه على مجموعة بيانات معينة والآن قمنا باستيراد مجموعة
‫بيانات الاختبار.
‫ماذا سيحدث إذا حاولنا عمل تنبؤات على مجموعة البيانات هذه بناءً على سأقدم لك تلميحًا بناءً
‫على البيانات التي تم تدريب نموذجنا عليها.
‫وإذا لم تكن متأكدًا ، فلا بأس بذلك.
‫سنراه في ثوان.
‫يجب أن نراه الآن.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫خطأ في القيمة.
‫تمام.
‫ماذا يحصل هنا؟
‫تعذر تحويل سلسلة إلى عدد عشري.
‫حسنا.
‫لذا إذا كنت تتذكر نسخة احتياطية من الجزء العلوي ، فلننتقل مرة أخرى إلى الوراء من خلال وحش الكمبيوتر المحمول الذي
‫كنا نعمل من خلاله.
‫ماذا فعلنا قبل أن نتمكن من تدريب نموذج التعلم الآلي؟
‫لقد رأينا هذا خطأ مشابهًا عندما بدأنا هنا لأول مرة عندما بدأنا النمذجة.
‫سيكون من الرائع أن أجدها.
‫نموذجنا.
‫لم يعمل.
‫ها نحن ذا.
‫تمام.
‫بناء نموذج.
‫لذلك إسقاط قالب DF.
‫تعذر تحويل سلسلة إلى رحلة.
‫لذا فإن نفس رسالة الخطأ هي الموجودة أدناه.
‫الآن سبب حدوث ذلك هو ما رأيك؟
‫حسنًا ، هذا لأنه عندما قمنا باستيراد مجموعة البيانات الأصلية الخاصة بنا ، قمنا ببعض التلاعب بها.
‫ماذا فعلنا؟
‫لقد تأكدنا من أن بياناتنا رقمية وتأكدنا من عدم وجود قيم مفقودة.
‫إذن ما فعلناه الآن هو أننا قمنا باستيراد اختبار DF.
‫قد يحتوي على بعض القيم المفقودة ، وهو كذلك.
‫وقد لا تكون كلها رقمية.
‫و.
‫بعيد.
‫لقد أجرينا القليل من معالجة البيانات هنا.
‫وإذا أخذنا الأعمدة.
‫إذن هذه هي كل الميزات.
‫ولكن إذا تحققنا من أعمدة القطار السابقة.
‫أوه ، لا تحتاج إلى أقواس هناك.
‫لاحظنا أن أطوال العمود مختلفة.
‫همم.
‫إذن ، هناك 102 عمودًا في قطار x.
‫بينما في اختبار DF ، ما الذي حصلنا عليه هنا؟
‫لقد رأيناها هنا من قبل عندما فعلنا نقطة الرأس.
‫52 عمود.
‫همم.
‫لذا فإن السبب وراء عدم قدرة نموذج التعلم الآلي الخاص بنا على التنبؤ بمجموعة بيانات الاختبار في الوقت الحالي
‫هو أنه ليس بنفس التنسيق الذي تم تدريب النموذج عليه أو مجموعة البيانات التي تم تدريب النموذج عليها.
‫لذلك هذا ما يتعين علينا القيام به.
‫حسنا.
‫دعنا نتخلص من هؤلاء هنا.
‫وماذا في ذلك؟
‫كيف يمكننا عمل ذلك؟
‫لذلك قد نبدأ في معالجة البيانات مسبقًا.
‫بمعنى آخر ، الحصول على مجموعة بيانات الاختبار بنفس تنسيق مجموعة بيانات التدريب الخاصة بنا.
‫رائع.
‫فكيف يمكننا فعل هذا؟
‫إذن ما قد نفعله ، على ما أعتقد ، هو إنشاء وظيفة للقيام بذلك.
‫لذلك إذا أردنا استيراد مجموعة بيانات جديدة ، لنقل مجموعة بيانات اختبار ، فقد قمنا بالفعل ببعض التلاعبات لمجموعة بيانات
‫التدريب الخاصة بنا.
‫يمكننا أن نأخذ تلك الوظائف التي قمنا بها في مجموعة بيانات التدريب ونفعل الشيء نفسه بالضبط في مجموعة
‫بيانات الاختبار.
‫وبهذه الطريقة كلاهما نفس الشيء.
‫منطقي.
‫دعونا نراه أولا.
‫دعونا نرى ما إذا كان بإمكاننا القيام بذلك.
‫لذا قم بمعالجة البيانات مسبقًا أو مررها في إطار بيانات.
‫سنترك ملاحظة صغيرة هنا.
‫حتى ينفذ التحويلات على DF ويعيد DF المحولة بسيطة ، أليس كذلك؟
‫نريد إنشاء وظيفة تأخذ إطار بيانات من نوع ما.
‫يقوم بمجموعة من التلاعبات على إطار البيانات هذا ، ثم في النهاية سيعيد إطار البيانات
‫هذا.
‫لذا علينا الآن ملء جميع التحولات التي قمنا بها في الأصل للقيام مؤقتًا هنا.
‫ولذا يمكننا فعل ذلك من خلال الصعود.
‫قد نضطر إلى عمل بضع نسخ والسرعة هنا.
‫لذا تذكر حق النسخ الاحتياطي للقمة.
‫إذن فهذه قاعدة صغيرة ، نبيل قليل.
‫ما تفعله بمجموعة بيانات التدريب ، سيتعين عليك القيام به لمجموعة بيانات الاختبار.
‫لذا فهذه معلومة عن تعلم الآلة هناك.
‫تمام.
‫ها هي أول مجموعة كبيرة من التلاعبات التي قمنا بها.
‫قد ينسخ ذلك.
‫رائع.
‫ويمكننا فقط تذكر هذا الخط.
‫لذلك قمنا بإضافة بعض المعلومات هنا بناءً على تاريخ بيع عمود التاريخ والوقت ، ثم قمنا بإزالته.
‫إذن فهما أول خطوتين يتعين علينا القيام بهما.
‫تمام.
‫سنقوم بالتمرير لأسفل حتى نهاية دفتر ملاحظاتنا.
‫سيكون هناك الكثير من التمرير في هذا الفيديو لأننا فعلنا ثلاثة أشياء رئيسية بشكل صحيح.
‫أضفنا بعض المعلومات هنا إلى التاريخ والوقت أو استخرجناها.
‫ربما تكون هذه فكرة أفضل.
‫استخرجنا المعلومات من عمود التاريخ والوقت وأضفناها إلى إطار البيانات.
‫لذلك قد نقوم بإسقاط نقطة التجزئة وبعد أن نقوم بذلك ، سنقوم بإسقاط عمود تاريخ البيع.
‫وسننتقل إلى المحور يساوي واحدًا ويساوي صحيحًا في مكانه.
‫رائع.
‫وعلينا إزالة درجة الحرارة من كل هذه لأننا نستخدم فقط DF.
‫لذا ، هناك حيلة صغيرة هنا تتمثل في تحريك المؤشر والضغط باستمرار على الأمر إذا كنت تستخدم جهاز Mac ، أو ربما يكون
‫التحكم إذا كنت تستخدم Windows ويمكننا فقط الرجوع إلى الخلف هنا.
‫رائع ، صحيح.
‫نظرًا لأننا لا نعمل مع DF temp ، فنحن نعمل مع DF.
‫لذا فإن أي إطار DataFrame يتم تسميته بشكل تعسفي سيعمل مع وظيفتنا.
‫الشيء التالي الذي فعلناه هو أننا بحاجة إلى ملء الصفوف الرقمية بمتوسط.
‫ونحن ايضا.
‫معبأ بشكل قاطع.
‫بيانات مفقودة وتحولت إلى أرقام.
‫وتحويل الفئات إلى أرقام.
‫لذلك هذا ما علينا التمرير للخلف والعثور عليه.
‫لنفعل ذلك أولاً.
‫سوف نحصل على المعجزات الجديدة المفقودة.
‫لحسن الحظ ، وضعنا دفتر ملاحظاتنا.
‫لقد أضفنا هذه العناوين هنا حتى نتمكن من رؤية ما كنا نفعله.
‫هذا كله جزء من مساعدة نفسك ، أليس كذلك؟
‫لذا املأ الصفوف الرقمية بالمتوسط.
‫نحن في الواقع بحاجة إلى كل هذا الرمز هنا.
‫سنقوم بنسخ ذلك.
‫جميلة.
‫هذا هو المكان الذي يمكن أن تساعد فيه التعليقات والعناوين المختلفة في دفتر ملاحظاتك حقًا في إخراج نفسك
‫في المستقبل عندما تريد أن تعمل على عين الأشياء وتنظيف الأشياء.
‫لذا ها نحن ذا مرة أخرى.
‫علينا إزالة DF temp حتى نحصل على DF temp.
‫لا نريد درجة حرارة DF ، نحن فقط نريد DF.
‫تمام.
‫جميلة.
‫وما زلنا بحاجة إلى ملء البيانات الفئوية المفقودة وتحويل الفئات إلى أرقام.
‫الآن ، دعنا نرى فقط ما إذا كان بإمكاننا تذكر كيفية القيام بذلك بدلاً من الاضطرار إلى التمرير احتياطيًا ، لأننا
‫قمنا بالتمرير الكافي ، لنكون صادقين.
‫لذلك يمكننا فعل هذا.
‫إذا لم يكن الأمر كذلك ، إذا كنا نتذكر ، إذا لم يكن نوعًا رقميًا ، فهذا ما فعلناه.
‫Typekit هو محتوى من النوع الرقمي لأننا نقوم بالتكرار الحلقي.
‫نحن في نفس الحلقة هنا.
‫المحتوى الذي نريد الذهاب إليه.
‫يفتقد تسمية Def بالإضافة إلى الشرطة السفلية "نعم يساوي".
‫لذلك سيتحقق مما إذا كان فارغًا ، إذا كان فارغًا.
‫نريد أن نضيف تسمية تفتقدها ، وأن نقطة البيانات هذه مفقودة.
‫وتذكر كيف نضيف زائد واحد إلى رمز الفئة لأن الباندا والرموز تفتقد الفئات باعتبارها سالبة.
‫لذلك هذا هو المكان الذي يمكننا الذهاب إليه.
‫إن تسمية Def تساوي PD قاطعة ، لذا قم بتحويلها إلى قاطع.
‫لذا قم بتحويل محتوى عمود معين إلى فئة ثم قم بالوصول إلى الكود الخاص به ويعرف أيضًا باسم تحويله
‫إلى رقم ثم زائد واحد.
‫حسنا.
‫ليست وظيفة سيئة.
‫إذن هذا هو نوع ما يحدث في سير عمل الكمبيوتر الدفتري ، أليس كذلك؟
‫هل هذا هنا؟
‫ربما يمكنك تصنيف معظم هذا على أنه فوضوي جدًا.
‫لقد ساعدنا أنفسنا بعناوين مختلفة وما إلى ذلك في التعليقات.
‫ومع ذلك ، كلما تقدمت إلى حد ما في العملية ، ستبدأ في بناء هذه الوظائف المساعدة.
‫لذا فأنت تقوم بجمع مجموعة كاملة من الخطوات المختلفة في وظيفة بحيث تقوم بالفعل بمزامنة الأشياء الموجودة في الكمبيوتر
‫الدفتري.
‫ويمكنك فقط استدعاء وظيفة مثل هذه ، تشبه إلى حد كبير وظيفة نتائج العرض لدينا ، وهي تقوم بعملية ستكون هي نفسها
‫في كل مرة ، بدلاً من الاضطرار إلى التمرير لأعلى خلال دفتر الملاحظات والعثور على
‫شيء ما في خلية مختلفة.
‫لذا يمكننا الآن الضغط على مفتاح shift أو إدخال الكتلة أو ما حدث المتوقع في عداد المفقودين.
‫لم أكن أعتقد أننا بحاجة إلى واحدة.
‫أوه.
‫لهذا السبب نحتاجها.
‫نحتاجها في الرقص هنا.
‫هناك نذهب.
‫كلاسيك.
‫هذا ما يحدث عندما نقوم بنسخ ولصق الكود.
‫حق؟
‫التنسيق ليس دائمًا مثاليًا.
‫جميلة.
‫إذن لدينا وظيفة هنا ستقوم بمعالجة نوع من إطار البيانات مسبقًا.
‫ستضيف بعض المعلومات بناءً على عمود تاريخ البيع.
‫ستقوم بملء الصفوف الرقمية بالمتوسط.
‫ستقوم بتحويل البيانات الفئوية المفقودة إلى قيمة صفرية وبقية البيانات
‫إلى رقم رمز الفئة.
‫جميلة.
‫لذلك يمر ببضع خطوات.
‫لكن هذا جيد ، لقد عملنا حيث سيحدث كل شيء معًا.
‫والآن ماذا يمكننا أن نفعل هنا؟
‫في الواقع ، السؤال الجيد هو أين يمكن أن تنقطع هذه الوظيفة.
‫قد أتركك على ذلك لهذا الفيديو لحفظه من أن يطول أكثر من اللازم.
‫أريدك أن تلقي نظرة على هذه الوظيفة الكبيرة التي أنشأناها والتفكير فيها.
‫إذا نجحنا في ذلك ، إطار بيانات التدريب الخاص بنا ، كيف يمكن أن يعمل؟
‫ثم إذا نجحنا في ذلك ، إطار بيانات الاختبار لدينا ، اختبار DF الصحيح ، والذي يوجد هنا ، نجتازه إطار البيانات
‫هذا.
‫كيف يمكن أن تنكسر؟
‫سنجيب على ذلك في الفيديو التالي.