‫Ahora tenemos un modelo ideal que se está desempeñando bastante; bueno, en el conjunto de datos de validación
‫tan válido, Emslie, es la métrica a la que hemos estado prestando atención porque esa es la métrica de evaluación para esta
‫competencia de carga en particular.
‫Por supuesto, si está trabajando en un problema diferente o en un conjunto de datos diferente, es posible que tenga
‫una métrica de evaluación diferente que esté tratando de mejorar.
‫Pero ahora lo estamos haciendo bastante bien.
‫Entonces, usemos nuestro modelo ideal para hacer predicciones sobre datos de prueba.
‫Hay un pequeño detalle en esta sección que es realmente importante recordar, y lo encontraremos en
‫un segundo.
‫Entonces, en primer lugar, tendremos que importar los datos de prueba.
‫Ahora, si echamos un vistazo.
‫En nuestra carpeta de datos, esto es solo en la casa de Júpiter, porque hemos creado una carpeta de proyecto para este
‫proyecto en particular y hemos descargado nuestros datos, póngalos aquí.
‫Aquí adentro, hay un conjunto de datos que es CSFI de prueba.
‫Entonces esto es lo que vamos a usar.
‫Y si volvemos a Kagle, nos dice Test CSFI es el conjunto de prueba, que no se lanzará hasta la competencia
‫de la última semana.
‫Bueno, lo tenemos en este momento ya que esta competencia ya pasó.
‫Contiene datos desde el 1 de mayo de 2012 hasta noviembre de 2012.
‫De acuerdo, son aproximadamente los seis meses posteriores a nuestra validación.
‫Y nuestros modelos funcionan bien en el conjunto de validación.
‫Entonces, lo que podría ver es cómo podemos hacer predicciones sobre este futuro.
‫Seis meses de datos.
‫Así que vamos a probar Eagles 'Reid see como V, que lo hará exactamente de
‫la misma manera que lo hicimos al principio con nuestro conjunto de datos inválidos de tren lubow para bulldozer.
‫Maravilloso.
‫Y se llama Test Ötzi, ya que pasaremos en memoria baja igual a falso.
‫Y también vamos a pasar fechas porque recuerde, no hemos hecho ninguna manipulación a este conjunto de datos como lo
‫hemos hecho con los demás.
‫Veremos dónde entra eso en un momento y luego revisaremos las pruebas de DFG más adelante.
‫Oh, que esta pasando?
‫Oh, errores tipográficos.
‫Hermosa.
‫Entonces esto parece familiar.
‫Es algo que hemos visto antes, excepto que ahora, esta vez, al conjunto de datos de prueba le falta la columna del precio de
‫venta.
‫Y la razón es porque esa es la columna que estamos tratando de predecir.
‫Entonces, ¿por qué no vemos si podemos hacer eso?
‫Así que vamos al modelo ideal de igual a igual.
‫Usamos nuestro modelo ideal, este modelo de tiempo no predice.
‫Un modelo ideal ha tenido el mejor rendimiento y deberíamos poder pasar de todo el marco de datos.
‫Correcto, porque estos serán nuestros valores X y no necesitamos eliminar ninguna columna porque no tiene una columna
‫de precio de venta.
‫Así que veamos qué pasa.
‫En realidad, ponga un pequeño comentario aquí, haga predicciones en el conjunto de datos de prueba y yo solo un pequeño desafío
‫antes de ejecutar esta celda, quiero que piense en lo que podría suceder con nuestro modelo de aprendizaje
‫automático.
‫Ha sido entrenado en un conjunto de datos en particular y ahora hemos importado el conjunto de datos de prueba.
‫¿Qué sucederá si intentamos hacer predicciones en este conjunto de datos basados en? Te daré una pista basada en los
‫datos con los que se entrenó nuestro modelo.
‫Y si no está seguro, está bien, lo veremos en un segundo, deberíamos verlo ahora mismo.
‫Oh, ahí vamos.
‫Error de valor.
‫Bien, lo que está sucediendo aquí no pudo convertir la cadena en flotante.
‫Ah, OK.
‫Entonces, si recuerdas, regresemos a la parte superior, volvamos a desplazarnos hacia arriba a través de nuestra bestia de un cuaderno en el que
‫hemos estado trabajando.
‫¿Qué hicimos antes de que pudiéramos entrenar un aprendizaje automático? Vimos un error similar
‫cuando comenzamos aquí, cuando comenzamos a modelar.
‫Sería genial si pudiera encontrarlo.
‫Nuestro modelo.
‫No funcionó.
‫Aquí vamos.
‫Bien, construye un modelo, así que tiende a dejarlo caer.
‫No se pudo convertir la cadena en vuelo, por lo que los mismos mensajes de error, ¿qué hay debajo?
‫Ahora, la razón por la que esto ha sucedido es ¿por qué piensas?
‫Bueno, es porque cuando importamos nuestro conjunto de datos original, le hicimos algunas manipulaciones, ¿qué
‫hicimos?
‫Nos aseguramos de que nuestros datos fueran numéricos y nos aseguramos de que no faltaran valores.
‫Entonces, lo que hemos hecho ahora es importar deftest.
‫Puede tener algunos valores perdidos, que es así.
‫Y puede que no sea todo numérico.
‫Y.
‫Lejos.
‫Hemos realizado un buen procesamiento de datos aquí, y si revisamos las columnas.
‫Así que estas son todas las características, pero si echamos un vistazo al tren X de columnas.
‫Bueno, Danny Bracket es un.
‫Notamos que la columna Lancs, es diferente.
‫Mmm.
‫Entonces hay ciento dos columnas en todo el tren X, mientras que en la prueba, ¿qué tenemos aquí?
‫Lo vimos aquí antes cuando lo hicimos.
‫Cincuenta y dos columnas, hmm.
‫Entonces, la razón por la que nuestro modelo de aprendizaje automático no puede predecir el conjunto de datos de prueba en este momento es porque
‫no está en el mismo formato en el que se entrenó el modelo o en el que se entrenó el conjunto de datos.
‫Entonces eso es lo que vamos a tener que hacer.
‫Está bien.
‫Deshagámonos de estos aquí.
‫Y entonces, ¿cómo podríamos hacer esto para poder procesar previamente los datos?
‫En otras palabras, obtener el conjunto de datos de prueba en el mismo formato que nuestros datos de entrenamiento dice maravilloso.
‫Entonces, ¿cómo podemos hacer esto?
‫Entonces, lo que podríamos hacer, creo, es crear una función para hacerlo.
‫Entonces, si tuviéramos que importar un nuevo conjunto de datos, digamos, un conjunto de datos de prueba, en realidad hicimos algunas manipulaciones a nuestros
‫datos de entrenamiento, dijo.
‫Podríamos tomar esas funciones que hicimos en el conjunto de datos de entrenamiento y hacer exactamente lo
‫mismo en el conjunto de datos de prueba, de modo que ambos sean iguales.
‫Eso tiene sentido.
‫Veámoslo primero.
‫Veamos si podemos hacer esto.
‫Entonces, los datos preprocesados pasarán a un marco de datos.
‫Aquí dejamos una pequeña nota.
‫Entonces realiza transformaciones en D. F. y vuelve transformado por derecho simple.
‫Queremos crear una función que tome un marco de datos de algún tipo.
‫Hace un montón de manipulaciones en ese marco de datos y luego, eventualmente, devolverá ese marco de
‫datos.
‫Así que ahora vamos a tener que completar todas las transformaciones que hicimos originalmente para hacer la temperatura aquí.
‫Y entonces podemos hacerlo subiendo.
‫Es posible que tengamos que hacer algunas copias y Pasir, así que recuerde, vuelva a la parte superior.
‫Así que esta es una pequeña regla, un pequeño detalle, lo que hagas con el conjunto de datos de entrenamiento, tendrás
‫que hacer con el conjunto de datos de prueba.
‫Eso es un dato sobre el aprendizaje automático.
‫Bien, aquí está el primer gran conjunto de manipulaciones que hicimos.
‫Podrían copiar eso maravilloso.
‫Y podemos recordar esta línea, por lo que agregamos información aquí basada en
‫el Colin Saldate diurno y luego la eliminamos.
‫Entonces son los dos primeros pasos que tenemos que dar.
‫Bien, nos desplazaremos hasta el final de nuestro cuaderno.
‫Voy a desplazarme mucho en este video porque hicimos bien tres cosas importantes.
‫Agregamos algo de información aquí al día o extrajimos.
‫Probablemente sea una mejor idea.
‫Extrajimos información de nuestra columna de fecha y hora y la agregamos al marco de datos para que pudiéramos pasar a D. F.
‫gota de puntos.
‫Y después de que hayamos hecho esto, se eliminará la columna Saldate.
‫Y vamos a tener acceso igual a uno y en lugar es igual a verdadero, maravilloso, y tenemos que eliminar la temperatura de todos estos porque solo
‫estamos usando D. F..
‫Entonces, un pequeño truco aquí es mover el cursor y mantener presionado el comando si está en una Mac o tal vez es
‫el control si está en Windows y podemos volver a la base aquí.
‫Maravilloso, ¿verdad?
‫Porque no estamos trabajando con do temp.
‫Estamos trabajando con D. F..
‫Entonces, cualquier marco de datos nombrado arbitrariamente funcionará con nuestra función.
‫Entonces, lo siguiente que hicimos fue completar las filas numéricas con Madian y también nosotros.
‫Lleno, categórico.
‫Datos perdidos y convertidos en números.
‫A su vez, categorías en números.
‫Así que eso es lo que tenemos que desplazarnos hacia arriba y encontrarlo.
‫OK, hagámoslo primero.
‫Obtendremos los nuevos milagros que faltan.
‫Afortunadamente, hemos preparado nuestro cuaderno.
‫Hemos agregado estos encabezados aquí para que podamos ver lo que estábamos haciendo.
‫Todo esto es parte de ayudarse a sí mismo, ¿verdad?
‫Así que llene filas numéricas en la mediana.
‫De hecho, necesitamos todo este código aquí.
‫Copiaremos eso.
‫Hermosa.
‫Entonces, aquí es donde los comentarios y los diferentes encabezados en su cuaderno realmente pueden ayudar a su
‫futuro, es cuando desea funcionalizar las cosas y limpiar las cosas.
‫Así que ahí vamos de nuevo, tenemos que quitar la carpa del DF, bajamos al campamento.
‫No queremos esa temperatura.
‫Solo queremos D. F..
‫Bien, hermoso, y todavía necesitamos completar los datos categóricos que faltan y convertir las categorías en números.
‫Ahora, veamos si podemos recordar cómo hacer esto en lugar de tener que desplazarse hacia arriba, porque hemos hecho
‫suficiente desplazamiento, para ser honesto.
‫Entonces podemos hacer esto, si no lo recordamos, si no es un tipo numérico.
‫Así es como lo hicimos escribir contenido de tipo numérico porque estamos en bucle.
‫Estamos en este mismo bucle aquí.
‫Contenido que queremos ir D. F. falta la etiqueta más el guión bajo.
‫Sí, es igual.
‫Entonces, va a verificar si es ahora, si es ahora, queremos agregar una etiqueta
‫en la que falta la etiqueta, que falta ese punto de datos en particular y que determina cómo agregamos más uno al código de categoría porque los pandas y
‫los códigos faltan categorías como una negativa. .
‫Así que aquí es donde podemos ir.
‫D. F. etiquetar el PD de Eagles como categórico.
‫Así que conviértalo en categórico para convertir el contenido de una columna en particular en una categoría y luego acceder a su
‫código, a. k. una. convirtiéndolo en un número y luego en más uno.
‫Está bien, no es una mala función.
‫Así que esto es lo que sucede en el flujo de trabajo de un portátil, es que aquí arriba probablemente podría
‫clasificar la mayor parte de esto como bastante desordenado.
‫Nos hemos ayudado con diferentes títulos y todo eso y comentarios.
‫Sin embargo, a medida que avance en el proceso, comenzará a crear estas funciones auxiliares.
‫Así que está recopilando un montón de pasos diferentes en una función para que realmente sincronice las cosas en
‫el portátil.
‫Y puede simplemente llamar a una función como esta, muy parecida a nuestra función mostrar puntajes y realiza un proceso que será el
‫mismo cada vez en lugar de tener que desplazarse hacia arriba en el cuaderno y encontrar algo
‫en una celda diferente.
‫Entonces ahora podemos presionar Shift, ingresar a eso o lo que sucedió.
‫Bloque perdido esperado.
‫No pensé que necesitáramos uno.
‫Oh, sí, ahí es donde lo necesitamos.
‫Necesitábamos indios aquí.
‫Ahí vamos, clásico.
‫Esto es lo que sucede cuando copiamos y pegamos código, ¿verdad?
‫El formato no siempre es perfecto, hermoso.
‫Así que aquí tenemos una función que preprocesará algún tipo de marco de datos.
‫Agregará información basada en la columna Saldate.
‫Va a llenar filas numéricas con la mediana.
‫Va a convertir los datos categóricos faltantes en un valor cero y el resto de los datos
‫en un hermoso número de código de categoría.
‫Así que está pasando por algunos pasos, pero esa es una función de la derecha.
‫¿Seguirá sucediendo juntos?
‫¿Y ahora qué podemos hacer aquí?
‫En realidad, una buena pregunta es ¿dónde podría romperse esta función?
‫Podría dejarlo en eso para este video para evitar que sea demasiado largo.
‫Quiero que eche un vistazo a esta gran función que hemos creado y piense en si la aprobamos,
‫nuestro marco de datos de entrenamiento, ¿cómo podría funcionar?
‫Y luego, si pasamos nuestro marco de datos de prueba.
‫Derecha.
‫Prueba DF, que está aquí arriba, le pasamos este marco de datos.
‫¿Cómo podría romperse?
‫Responderemos al siguiente video.