‫تمام.
‫والآن لدينا هذه الدالة العملاقة التي ستقوم بمعالجة بياناتنا مسبقًا.
‫دعنا نحاول تشغيل اختبار DF الخاص بنا الذي قمنا باستيراده هنا للتو ونحاول إجراء بعض التنبؤات عليه.
‫لذلك قمنا باستيراده هنا.
‫حاولت إجراء بعض التنبؤات عليها ، لكنها لم تنجح لأنها ليست نفس تنسيق بيانات التدريب.
‫دعونا نديرها من خلال بيانات المعالجة المسبقة لدينا ونأمل.
‫إذا قمنا بذلك بشكل صحيح ، فسيتم إجراء نفس التغييرات في اختبار DF كما لدينا في بيانات التدريب.
‫لذلك دعنا نذهب هنا.
‫إن تساوي اختبار DF هو في الواقع سنضع القليل من بيانات اختبار المعالجة هنا وقد نعيد إنشاء مثيل لها للتأكد من
‫أننا قمنا بذلك.
‫سنضغط على shift ، أدخل هنا ، ننتقل إلى هنا ، فقط للتأكد من أن هذه الخلايا تعمل.
‫لقد اشتهرت بكتابة وظيفة ثم عدم تشغيل الخلية ، لذا فهي لا تعمل في الواقع.
‫اختبار df لبيانات العملية الجميلة ومن ثم يجب أن نكون قادرين على التحقق من ذلك من خلال الذهاب إلى رئيس اختبار df.
‫عمود OC 101.
‫أوه ، هذا يبدو أفضل.
‫لذلك نحن مستيقظون.
‫لقد وصلنا إلى عدد قليل من الأعمدة التي بدأنا بها.
‫نعود هنا وبدأنا بـ 52 عمودًا.
‫الآن ، إذا مررنا من هنا.
‫تمام.
‫في النهاية ، هناك عدد قليل من المفقودين.
‫حسنا.
‫تمام.
‫لذلك سيفقد عمود سعر المبيعات.
‫حسنًا ، هذا منطقي.
‫ولكن لا يزال شكل مختلف عن قطار X.
‫إذن لدينا 101 عمودًا مقابل 102 عمودًا.
‫والآن ، إذا كنت تتذكر ، في نهاية الفيديو الأخير ، طلبت التفكير في المكان الذي يمكن أن تنقطع فيه
‫هذه الوظيفة.
‫وإذا لم تكن متأكدًا ، فلا بأس بذلك.
‫لقد تعثرت عبر هذا مرات عديدة ، في عملية محاولة جعل بيانات التدريب الخاصة بنا أو بيانات الاختبار
‫الخاصة بنا بنفس تنسيق بيانات التدريب الخاصة بنا.
‫وما هو ، أن بيانات الاختبار ، عندما قمنا باستيرادها ، تختلف قليلاً عن بيانات التدريب ، كما
‫دعوني أوضح أننا نقوم بعمل EDA مدفوعًا بالنموذج ، لذلك سنحاول إجراء تنبؤ مرة أخرى.
‫لذا قم بعمل تنبؤات بشأن بيانات الاختبار المحدثة.
‫نذهب لاختبار ينتشر نموذج مثالي متساوٍ ويتنبأ باختبار DF.
‫نحصل على قيمة مرة أخرى.
‫يتمسك.
‫لقد عالجتها للتو.
‫ما هو الخطأ؟
‫دعونا التحقق من ذلك.
‫يجب أن يتطابق عدد ميزات النموذج مع نموذج الاستيراد والميزات 102.
‫حسنًا ، هذا ما تم تدريب نموذجنا عليه.
‫وميزات الإدخال و 101.
‫همم.
‫حسنًا ، لقد رأينا هذا للتو عندما ذهبنا إلى x قطار نقطة الرأس.
‫هذا 102 عمود.
‫لذلك هناك اختلاف في عدد الأعمدة التي يحتوي عليها إطار بيانات الاختبار وإطار بيانات التدريب الخاص بنا.
‫ولهذا السبب لا يعمل نموذج التعلم الآلي الخاص بنا.
‫إذن كيف يمكننا معرفة مكان الاختلاف؟
‫حسنًا ، يمكننا فعل ذلك باستخدام سمة الأعمدة وتحويلها إلى مجموعات.
‫لنلقي نظرة.
‫حتى نتمكن من معرفة كيفية اختلاف الأعمدة باستخدام مجموعة بايثون.
‫إذا كنت قد سمعت عن مجموعات ، فهي في الأساس قائمة تحتوي على قيم فريدة فقط فيها.
‫حتى نتمكن من تعيين أعمدة قطار X
‫مطروحًا منها أعمدة اختبار DF المحددة.
‫والآن سيخبرنا هذا عن الأعمدة غير الصحيحة.
‫هل أفكار البائعين مفقودة.
‫لذلك لا يحتوي اختبار DF الخاص بنا على عمود.
‫معرف AUCTIONEER مفقود.
‫ما يعنيه ذلك هو أنه عندما قمنا باستيراد إطار بيانات الاختبار الخاص بنا وفقًا لوظيفتنا
‫، لم يكن به أي قيم معرف مزاد مفقودة.
‫لذلك ما يمكننا القيام به هو تحديث عمود يدويًا في إطار بيانات اختبار DF لدينا بحيث تكون جميع القيم الخاطئة
‫لمعرف المزاد مفقودة لأن السبب في عدم وجود معرّف للمزاد العلني في هذه الحالة.
‫إذا كنت لا تستطيع أن تخبرني أنني أواجه مشكلة في قول معرف المزاد ، فإن سبب عدم احتواء إطار بيانات
‫اختبار DF على عمود يسمى هذا هنا.
‫ما أسلط الضوء عليه هو أنه تم ملء جميع قيم معرف البائع في اختبار تحديد الاتجاه.
‫لذا ما يتعين علينا القيام به هو ضبط اختبار DF يدويًا للحصول على معرف المزاد.
‫العمود مفقود.
‫وهذا بسيط مثل إضافة اختبار F.
‫سنقوم فقط بنسخ هذا هنا.
‫لذلك سننشئ عمودًا جديدًا وسنقوم بتعيينه على "خطأ" فقط لأنه لا يحتوي على قيمة مفقودة.
‫حتى df نقطة رئيس والآن.
‫عفوًا ، رأس اختبار DFE إطار بيانات خاطئ.
‫لذلك df اختبار رأس 102 عمود.
‫جميلة.
‫لذا ، إذا وصلنا إلى النهاية تمامًا ، فيجب أن يكون الأمر كذلك.
‫معرف AUCTIONEER مفقود.
‫رائع.
‫لذلك هذا يعني في النهاية.
‫الآن لدينا إطار بيانات الاختبار لديه نفس ميزات إطار بيانات التدريب لدينا.
‫يمكننا عمل تنبؤات.
‫لنفعلها.
‫لذا قم بعمل تنبؤات على بيانات الاختبار.
‫رائع.
‫لذلك سنختبر فروق الأسعار تساوي اختبار df على نموذج مثالي.
‫لذلك حصل نموذجنا المثالي على توقع اختبار df.
‫فقاعة.
‫هذا مشغول.
‫ودعونا نلقي نظرة.
‫يجب أن تكون جميعها مثل الأسعار ، ومجموعة من الأسعار.
‫وسيكون حجم إطار بيانات الاختبار لدينا؟
‫هذه هي كل أسعار البيع التي توقعناها.
‫إذن ، 12457 عينة ، لكنها لن تساعدنا في تنسيق مصفوفة لأن Kaggle تتوقع ذلك.
‫في إطار بيانات يحتوي على عمودين معرف مبيعات ، سعر المبيعات.
‫إذن ما يمكننا فعله ، يمكننا تحويله إلى ذلك.
‫لذا فإن تنبؤات التنسيق بنفس الشكل الذي يتبعه Kaggle.
‫لقد قمنا ببعض التنبؤات ، لكنها ليست بعد بنفس الشكل الذي يطلبه Kaggle.
‫الآن ، سنقوم فقط بربط هذا التقييم هنا حتى نعرف أنه يمكننا الذهاب إلى هناك.
‫تمام.
‫فكيف سنفعل هذا؟
‫حسنًا ، نحتاج إلى عمود معرف المبيعات ونحتاج إلى توقع سعر المبيعات.
‫لذا ما قد نفعله هو مجرد إنشاء إطار بيانات بسيط df pred يساوي pd dataframe.
‫لذا فإن إطار البيانات الفارغ df ينتشر أن عمود معرف المبيعات سيكون مجرد معرف مبيعات من اختبار DF حتى نتمكن
‫من الانتقال إلى معرّف مبيعات اختبار DF.
‫أوه ، هذا يجب أن يكون نفس الكتابة بالأحرف الكبيرة.
‫وبعد ذلك ، سيتم اختبار فروق الأسعار على سعر البيع.
‫إذاً فقط المصفوفة الخاصة بنا هنا ثم دعونا نلقي نظرة على فروق تحديد الاتجاه.
‫فقاعة.
‫هناك نذهب.
‫انظر إلى ذلك.
‫كم هو مثير.
‫لدينا عرض يمكننا تقديمه لهذه المسابقة.
‫لكن في الوقت الحالي ، هذا جيدًا ، لم تعد مسابقة الكابل هذه قائمة.
‫ولكن هذا مثال على كيفية الحصول على بياناتك بالتنسيق الذي تطلبه ثم تصديرها.
‫كيف يمكنك فعل ذلك؟
‫حسنًا ، إذا أردنا تصدير هذا إلى CSV ، فقد نفعل شيئًا مثل DF Preds dot لوضع تعليق
‫صغير هنا.
‫تصدير بيانات التنبؤ إلى CSV.
‫سنضعها في البيانات وسنختبر التنبؤات.
‫شيء سهل النقطة csv والفهرس يساوي خطأ.
‫رائع.
‫أو في الواقع لا.
‫هذا كتاب أزرق للجرافات.
‫سنرى ما إذا كان ذلك سيصدر.
‫دعنا نذهب إلى مجلد البيانات الخاص بنا.
‫هل لدينا هذا الاختبار التنبؤات؟
‫CSV.
‫رائع.
‫تمام.
‫والآن لدينا بعض تنبؤات الاختبار.
‫لا يمكننا تقييمها حقًا ، لأننا لا نملك تسميات الحقيقة الأساسية لمجموعة بيانات الاختبار.
‫لهذا السبب كنا نجري تقييمنا على مجموعة بيانات التحقق.
‫لذا فإن ما قد ننظر إليه في شيء أخير لننهي هذا المشروع هو أهمية الميزة.
‫لذلك استخدمنا الأنماط.
‫اين هي هنا؟
‫عندما قمنا بعمل تنبؤات بشأن بيانات الاختبار ، استخدمنا الأنماط التي وجدها نموذجنا في مجموعة بيانات
‫التدريب لعمل بعض التنبؤات بشأن سعر البيع.
‫وهذه الأنماط هي كيف يساهم كل من هذه الأعمدة في توقع سعر البيع.
‫لذا فإن الشيء المنطقي أو الفكرة الجيدة التي يجب معرفتها ستكون ذات أهمية للميزة أي الأعمدة هنا أو ما هي الميزات
‫التي تعني أكثر عندما كان النموذج يحاول إجراء تنبؤ.
‫لنفعل ذلك في الفيديو التالي.