‫Bây giờ chúng tôi đã có một mô hình lý tưởng đang hoạt động khá tốt - tốt trên tập dữ liệu xác thực.
‫Vì vậy, chiều dài của cánh tay hợp lệ là số liệu mà chúng tôi chú ý đến vì đó là số liệu đánh giá cho
‫cuộc thi Kaggle cụ thể này.
‫Tất nhiên, nếu bạn đang giải quyết một vấn đề khác hoặc một bộ dữ liệu khác, bạn có thể có một
‫số liệu đánh giá khác mà bạn đang cố gắng cải thiện.
‫Nhưng trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đang làm khá tốt.
‫Vì vậy, hãy sử dụng mô hình lý tưởng của chúng tôi để đưa ra dự đoán về dữ liệu thử nghiệm.
‫Có một chút thông tin nhỏ trong phần này thực sự quan trọng cần ghi nhớ và chúng ta sẽ xem qua
‫nó sau một giây.
‫Vì vậy, trước hết, chúng ta sẽ phải nhập dữ liệu thử nghiệm.
‫Bây giờ, nếu chúng ta có một cái nhìn.
‫Trong thư mục dữ liệu của chúng tôi.
‫Vì vậy, đây chỉ là trong ngôi nhà của Sao Mộc vì chúng tôi đã tạo một thư mục dự án cho dự án cụ thể này và chúng tôi
‫đã tải xuống dữ liệu của mình, đặt nó vào đây.
‫Bên trong đây có một tập dữ liệu là CSV thử nghiệm.
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi sẽ sử dụng.
‫Và nếu chúng tôi quay trở lại Kaggle, nó cho chúng tôi biết thử nghiệm CSV là bộ thử nghiệm sẽ không được phát hành cho đến
‫tuần thi đấu cuối cùng.
‫Những gì chúng tôi có vào lúc này, vì cuộc thi này đã trôi qua, nó chứa dữ
‫liệu từ ngày 1 tháng 5 năm 2012 đến tháng 11 năm 2012.
‫Được rồi, vậy là khoảng sáu tháng hoặc lâu hơn sau khi thiết lập xác thực của chúng tôi.
‫Xinh đẹp.
‫Và các mô hình của chúng tôi hoạt động tốt trên bộ xác nhận.
‫Vì vậy, những gì bạn có thể thấy là xem cách chúng tôi có thể đưa ra dự đoán về dữ liệu sáu tháng trong tương lai này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ đi kiểm tra rdv bằng PDF hoặc đọc see as v.
‫Chúng tôi sẽ chỉ làm điều đó giống hệt như chúng tôi đã làm lúc đầu với chuyến tàu và tập dữ liệu hợp lệ của chúng tôi.
‫Sách Xanh cho máy ủi.
‫Tuyệt vời.
‫Và nó được gọi là csv kiểm tra và chúng tôi sẽ vượt qua trong bộ nhớ thấp bằng false.
‫Và chúng ta cũng sẽ vượt qua ngày tháng vì hãy nhớ rằng chúng ta chưa thực hiện bất kỳ thao tác nào đối với tập dữ liệu này giống như chúng ta phải thực hiện
‫với những tập dữ liệu khác của mình.
‫Chúng tôi sẽ xem điều đó xảy ra trong giây lát và sau đó chúng tôi sẽ kiểm tra đầu chấm kiểm tra DF.
‫Ồ.
‫Chuyện gì đang xảy ra vậy?
‫Ồ, lỗi chính tả.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, điều này trông quen thuộc.
‫Đó là một cái gì đó mà chúng tôi đã thấy trước đây.
‫Ngoại trừ bây giờ.
‫Lần này, tập dữ liệu thử nghiệm bị thiếu cột giá ưu đãi.
‫Và lý do là vì đó là cột mà chúng tôi đang cố gắng dự đoán.
‫Vậy tại sao chúng ta không xem liệu chúng ta có thể làm được điều đó không?
‫Vì vậy, chúng tôi thử nghiệm spread bằng mô hình lý tưởng.
‫Chúng tôi sử dụng mô hình lý tưởng của chúng tôi, mô hình thời gian này dự đoán mô hình lý tưởng đã hoạt động tốt nhất và chúng
‫tôi sẽ có thể chuyển nó toàn bộ khung dữ liệu, phải không?
‫Bởi vì đây sẽ là giá trị X của chúng tôi và chúng tôi không cần bỏ bất kỳ cột nào vì nó không
‫có cột giá ưu đãi.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem những gì sẽ xảy ra.
‫Trên thực tế, họ đưa ra một bình luận nhỏ ở đây, đưa ra dự đoán về tập dữ liệu thử nghiệm và tôi chỉ nghĩ đến một thử
‫thách nhỏ trước khi chúng tôi chạy ô này, tôi muốn bạn suy nghĩ về những gì có thể xảy ra.
‫Vì vậy, mô hình học máy của chúng tôi, nó đã được đào tạo trên một tập dữ liệu cụ thể và bây giờ chúng tôi đã nhập
‫tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng tôi cố gắng đưa ra dự đoán trên tập dữ liệu này dựa trên Tôi sẽ cung cấp cho bạn gợi ý dựa
‫trên dữ liệu mà mô hình của chúng tôi đã được đào tạo.
‫Và nếu bạn không chắc chắn, điều đó cũng tốt.
‫Chúng ta sẽ xem nó trong giây lát.
‫Chúng ta nên xem nó ngay bây giờ.
‫Ồ, chúng ta bắt đầu.
‫Lỗi giá trị.
‫Được chứ.
‫Điều gì đang xảy ra ở đây?
‫Không thể chuyển đổi chuỗi thành float.
‫Ờ được rồi.
‫Vì vậy, nếu bạn nhớ sao lưu ngay trên cùng, hãy cuộn ngược lại con thú của một cuốn sổ ghi chép mà chúng
‫tôi đã làm việc.
‫Chúng ta đã làm gì trước khi có thể đào tạo một mô hình học máy?
‫Chúng tôi đã thấy rằng một lỗi tương tự khi chúng tôi lần đầu tiên bắt đầu ngay tại đây khi chúng tôi bắt đầu lập mô hình.
‫Thật tuyệt nếu tôi có thể tìm thấy nó.
‫Mô hình của chúng tôi.
‫Không hoạt động.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Được chứ.
‫Xây dựng một mô hình.
‫Vì vậy, DF mẫu giảm.
‫Không thể chuyển đổi chuỗi thành chuyến bay.
‫Vì vậy, cùng một thông báo lỗi là những gì bên dưới.
‫Bây giờ lý do là điều này đã xảy ra là bạn nghĩ gì?
‫Đó là bởi vì khi chúng tôi nhập tập dữ liệu ban đầu của mình, chúng tôi đã thực hiện một số thao tác với nó.
‫Chúng tôi đã làm gì?
‫Chúng tôi đảm bảo dữ liệu của chúng tôi là số và chúng tôi đảm bảo không có giá trị nào bị thiếu.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đã làm bây giờ là chúng tôi đã nhập thử nghiệm DF.
‫Nó có thể có một số giá trị bị thiếu, mà nó có.
‫Và nó có thể không phải là tất cả bằng số.
‫Và.
‫Ra xa.
‫Chúng tôi đã thực hiện một chút xử lý dữ liệu ở đây.
‫Và nếu chúng ta lấy các cột.
‫Vì vậy, đây là tất cả các tính năng.
‫Nhưng nếu chúng ta kiểm tra các cột xe lửa cũ.
‫Ồ, không cần dấu ngoặc ở đó.
‫Chúng tôi nhận thấy rằng độ dài của các cột là khác nhau.
‫Hừ!
‫Vì vậy, có 102 cột trong chuyến tàu x của chúng ta.
‫Trong khi trong thử nghiệm DF, chúng ta có gì ở đây?
‫Chúng tôi đã thấy nó ở đây trước đây khi chúng tôi làm dot head.
‫52 cột.
‫Hừ!
‫Vì vậy, lý do tại sao mô hình học máy của chúng tôi không thể dự đoán trên tập dữ liệu thử nghiệm vào lúc này là
‫vì nó không có định dạng giống như mô hình đã được đào tạo hoặc như tập dữ liệu mà mô hình đã được đào tạo.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ phải làm.
‫Được rồi.
‫Hãy loại bỏ những thứ này ở đây.
‫Và gì nữa?
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Vì vậy, chúng tôi có thể xử lý trước dữ liệu.
‫Nói cách khác, nhận tập dữ liệu kiểm tra ở định dạng giống như tập dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm, tôi nghĩ, là tạo ra một hàm để làm như vậy.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi nhập một tập dữ liệu mới, chẳng hạn như một tập dữ liệu thử nghiệm, chúng tôi thực sự đã thực hiện một số thao tác đối với tập
‫dữ liệu đào tạo của mình.
‫Chúng tôi có thể thực hiện các chức năng mà chúng tôi đã thực hiện trên tập dữ liệu huấn luyện và chỉ thực hiện điều tương tự
‫trên tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, theo cách đó cả hai đều giống nhau.
‫Điều đó có ý nghĩa.
‫Chúng ta hãy xem nó đầu tiên.
‫Hãy xem liệu chúng ta có thể làm được điều này không.
‫Vì vậy, xử lý trước dữ liệu hoặc chuyển cho nó một khung dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ để lại một lưu ý nhỏ ở đây.
‫Vậy thực hiện các phép biến đổi trên DF và trả về DF đã biến đổi đơn giản đúng không?
‫Chúng tôi muốn tạo một hàm sử dụng một khung dữ liệu nào đó.
‫Nó thực hiện một loạt các thao tác trên khung dữ liệu đó, và cuối cùng nó sẽ trả về khung
‫dữ liệu đó.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ phải điền vào tất cả các phép biến đổi mà chúng ta đã làm ban đầu để thực hiện tạm thời ở đây.
‫Và vì vậy chúng tôi có thể làm điều đó bằng cách đi lên.
‫Chúng tôi có thể phải thực hiện một vài bản sao và tốc độ ở đây.
‫Vì vậy, hãy nhớ ngay lập tức sao lưu đầu trang.
‫Vì vậy, đây là một quy tắc nhỏ, một chút ngăn nắp.
‫Những gì bạn làm với tập dữ liệu đào tạo, bạn sẽ phải làm với tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Vì vậy, đó là một mẹo học máy ở đó.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đây là tập hợp các thao tác lớn đầu tiên mà chúng tôi đã thực hiện.
‫Nó có thể sao chép điều đó.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng ta chỉ có thể nhớ dòng này.
‫Vì vậy, chúng tôi đã thêm một số thông tin ở đây dựa trên ngày bán của cột ngày giờ và sau đó chúng tôi đã xóa nó.
‫Vì vậy, đây là hai bước đầu tiên mà chúng ta phải làm.
‫Được chứ.
‫Chúng ta sẽ cuộn ngay xuống cuối sổ ghi chép của mình.
‫Sẽ rất nhiều lần cuộn trong video này vì chúng tôi đã làm đúng ba điều chính.
‫Chúng tôi đã thêm một số thông tin ở đây vào ngày giờ hoặc chúng tôi trích xuất.
‫Đó có lẽ là một ý tưởng tốt hơn.
‫Chúng tôi trích xuất thông tin từ cột ngày giờ của chúng tôi và thêm nó vào khung dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể thực hiện drop dot def và sau khi chúng tôi thực hiện xong việc này, chúng tôi sẽ bỏ cột ngày giảm giá.
‫Và chúng ta sẽ đi trục bằng một và tại chỗ bằng đúng.
‫Tuyệt vời.
‫Và chúng tôi phải loại bỏ tạm thời khỏi tất cả những thứ này vì chúng tôi chỉ sử dụng DF.
‫Vì vậy, một mẹo nhỏ ở đây là di chuyển con trỏ của bạn và giữ lệnh nếu bạn đang sử dụng máy Mac hoặc có thể đó là
‫điều khiển nếu bạn đang sử dụng windows và chúng ta có thể xóa lùi tại đây.
‫Tuyệt vời, đúng.
‫Bởi vì chúng tôi không làm việc với DF tạm thời, chúng tôi đang làm việc với DF.
‫Vì vậy, bất kỳ DataFrame nào được đặt tên tùy ý sẽ hoạt động với chức năng của chúng tôi.
‫Vì vậy, điều tiếp theo chúng tôi làm là chúng tôi cần điền vào các hàng số với giá trị trung bình.
‫Và chúng tôi cũng vậy.
‫Điền phân loại.
‫Thiếu dữ liệu và chuyển thành số.
‫Và chuyển danh mục thành số.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta phải cuộn lên và tìm.
‫Hãy làm điều đó trước.
‫Chúng tôi sẽ nhận được những điều kỳ diệu mới còn thiếu.
‫May mắn thay, chúng tôi đã đặt sổ ghi chép của mình ra.
‫Chúng tôi đã thêm những tiêu đề này vào đây để chúng tôi có thể xem những gì chúng tôi đang làm.
‫Đây là một phần của việc giúp đỡ bản thân bạn, phải không?
‫Vì vậy, hãy điền các hàng số với trung vị.
‫Chúng tôi thực sự cần tất cả mã này ở đây.
‫Chúng tôi sẽ sao chép điều đó.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đây là nơi mà các nhận xét và các tiêu đề khác nhau trong sổ ghi chép của bạn thực sự có thể giúp ích cho bản
‫thân trong tương lai của bạn khi bạn muốn vận động mắt mọi thứ và dọn dẹp mọi thứ.
‫Vì vậy, chúng tôi đi một lần nữa.
‫Chúng ta phải loại bỏ DF temp để chúng ta có được DF temp.
‫Chúng tôi không muốn DF tạm thời, chúng tôi chỉ muốn DF.
‫Được chứ.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng ta vẫn cần điền dữ liệu còn thiếu theo phân loại và chuyển các danh mục thành số.
‫Bây giờ, chúng ta hãy xem liệu chúng ta có thể nhớ cách thực hiện việc này thay vì phải cuộn lại hay không, bởi vì thành thật mà
‫nói, chúng ta đã thực hiện đủ thao tác cuộn.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể làm điều này.
‫Nếu không, nếu chúng ta nhớ, nếu nó không phải là kiểu số, thì đó là cách chúng ta đã làm.
‫Typekit là nội dung kiểu số vì chúng ta đang lặp lại.
‫Chúng tôi đang ở trong cùng một vòng lặp ở đây.
‫Nội dung chúng tôi muốn đi.
‫Nhãn Def cộng với dấu gạch dưới bị thiếu có bằng.
‫Vì vậy, nó sẽ kiểm tra xem nó có null hay không, nếu nó là null.
‫Chúng tôi muốn thêm nhãn mà nhãn bị thiếu, điểm dữ liệu cụ thể đó bị thiếu.
‫Và hãy nhớ cách chúng tôi thêm dấu cộng một vào mã danh mục vì gấu trúc và mã thiếu danh mục là danh mục phủ
‫định.
‫Vì vậy, đây là nơi chúng ta có thể đến.
‫Nhãn Def bằng PD phân loại, vì vậy hãy biến nó thành phân loại.
‫Vì vậy, hãy chuyển nội dung của một cột cụ thể thành một danh mục và sau đó truy cập mã của nó, hay còn gọi là biến nó
‫thành một số và sau đó cộng một.
‫Được rồi.
‫Không phải là một chức năng tồi.
‫Vì vậy, đây là loại xảy ra trong quy trình làm việc của sổ ghi chép, phải không?
‫Có ở trên này không?
‫Bạn có thể phân loại hầu hết điều này là khá lộn xộn.
‫Chúng tôi đã tự giúp mình với các tiêu đề khác nhau và những gì không có trong nhận xét.
‫Tuy nhiên, khi bạn tiến sâu hơn vào quá trình này, bạn sẽ bắt đầu xây dựng các chức năng trợ giúp này.
‫Vì vậy, bạn đang đối chiếu toàn bộ các bước khác nhau thành một hàm để nó thực sự đồng bộ hóa mọi thứ trong
‫sổ ghi chép.
‫Và bạn có thể chỉ cần gọi một hàm như thế này, giống như hàm hiển thị điểm số của chúng tôi, và nó thực hiện
‫một quá trình diễn ra giống nhau mọi lúc, thay vì phải cuộn lên sổ tay và tìm thứ gì
‫đó trong một ô khác.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta có thể nhấn shift enter trên đó hoặc điều gì đã xảy ra dự kiến bị thiếu khối.
‫Tôi không nghĩ rằng chúng tôi cần một cái.
‫Ồ.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi cần nó.
‫Chúng tôi cần nó trong khiêu vũ ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Cổ điển.
‫Đây là những gì sẽ xảy ra khi chúng ta sao chép và dán mã.
‫Đúng?
‫Định dạng không phải lúc nào cũng hoàn hảo.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng tôi có một chức năng ở đây sẽ xử lý trước một số loại khung dữ liệu.
‫Nó sẽ thêm một số thông tin dựa trên cột ngày bán.
‫Nó sẽ điền vào các hàng số với trung vị.
‫Nó sẽ biến dữ liệu phân loại bị thiếu thành giá trị 0 và phần còn lại của dữ liệu thành
‫số mã danh mục sau đó.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, nó sẽ trải qua một vài bước.
‫Nhưng không sao cả, chúng tôi đã hoạt động vì tất cả sẽ diễn ra cùng nhau.
‫Và bây giờ chúng ta có thể làm gì ở đây?
‫Trên thực tế, một câu hỏi hay là chức năng này có thể bị hỏng ở đâu.
‫Tôi có thể để lại cho bạn điều đó cho video này để lưu nó không quá dài.
‫Tôi muốn bạn xem chức năng lớn này mà chúng tôi đã tạo ra và suy nghĩ về nó.
‫Nếu chúng tôi vượt qua nó, khung dữ liệu đào tạo của chúng tôi, nó có thể hoạt động như thế nào?
‫Và sau đó nếu chúng tôi vượt qua nó, khung dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi, kiểm tra DF phù hợp, ở trên đây, chúng tôi đã vượt qua nó khung
‫dữ liệu này.
‫Làm thế nào nó có thể bị phá vỡ?
‫Chúng tôi sẽ giải đáp điều đó trong video tiếp theo.