‫OK, dus nu hebben we deze kolossale functie die onze gegevens vooraf gaat verwerken.
‫Laten we proberen onze DFG-test uit te voeren die we hier zojuist hebben opgehaald en probeerden een aantal voorspellingen te doen, dus we importeren het
‫hier, probeerden er enkele voorspellingen over te doen, maar het werkte niet omdat het niet hetzelfde formaat heeft
‫als de trainingsgegevens .
‫Laten we het door onze voorverwerkte gegevens lopen en hopelijk.
‫Als we het goed hebben gedaan, gaat het dezelfde wijzigingen aanbrengen op D. F. test zoals we hebben op de
‫trainingsgegevens.
‫Dus laten we hierheen gaan, de beste die hij noemt, zal hier een kleine opmerking plaatsen, testgegevens verwerken en we kunnen misschien opnieuw instantiëren om er zeker
‫van te zijn dat we dat hebben gedaan.
‫Laten we een versnelling hoger schakelen, naar hier schakelen om er zeker van te zijn dat deze cellen hebben gelopen. Ik ben berucht om het schrijven van een
‫functie en het vervolgens niet uitvoeren van de cel.
‫Het werkt dus eigenlijk niet.
‫Voorbewerkte gegevens, DNA-test, en dan zouden we het moeten kunnen controleren door van deur tot deur vooruit te gaan.
‫OK, 101 kolommen, dat ziet er allemaal beter uit, dus we staan een paar kolommen hoger dan waar we mee begonnen.
‫We gaan terug en we begonnen met 52 kolommen.
‫Als we hier nu doorheen gaan.
‫Oké, uiteindelijk ontbreken er een paar, oké.
‫OK, dus het gaat de kolom verkoopprijs missen, oké, dat is logisch, maar nog steeds een andere vorm
‫om te trainen.
‫Dus we hebben honderd en één was honderdtwee kolommen.
‫En als je je nu herinnert, aan het einde van de vorige video, gevraagd om na te denken over waar deze functie
‫zou kunnen breken.
‫En als je het niet zeker weet, is dat prima, ik ben dit vaak
‫tegengekomen, juist, terwijl ik probeerde onze trainingsgegevens of onze testgegevens in hetzelfde formaat als onze trainingsgegevens te maken.
‫En wat het is, is dat de testgegevens, toen we ze importeerden, enigszins verschillen van de trainingsgegevens, zoals ik
‫wil laten zien dat we modelgestuurd werken.
‫Dus we proberen nog een keer een voorspelling te doen.
‫Maak dus voorspellingen op bijgewerkte testgegevens.
‫We gaan het ideale model van de adelaar verspreiden.
‫Voorspel de test niet.
‫We krijgen nooit meer waarde.
‫Wacht even, ik heb het net voorbewerkt, wat is er aan de hand?
‫Laten we het bekijken.
‫Het aantal kenmerken van het model moet overeenkomen met het importmodel en het aantal kenmerken is een of twee.
‫OK, dat is waar ons model op is getraind en invoerfuncties en één op één.
‫Hm.
‫Wat we net zagen toen we X trein gingen.
‫Ga je gang.
‫Dat zijn honderdtwee kolommen.
‫Er is dus een verschil in het aantal kolommen dat ons testdataframe en ons trainingsdataframe hebben, vandaar
‫dat ons machine learning-model niet werkt.
‫Dus hoe zouden we erachter kunnen komen waar het verschil zit, wat we kunnen doen door het kolommenattribuut te gebruiken
‫en ze in sets te veranderen?
‫Laten we eens kijken, zodat we kunnen zien hoe de kolommen verschillen met behulp van een python-set.
‫Als je van sets hebt gehoord, zijn ze in feite een lijst met alleen unieke waarden erin.
‫Dus we kunnen X treinkolommen instellen, minus set D. F. Test kolommen.
‫Dit gaat ons vertellen welke kolommen onjuist zijn.
‫Oh, ideeën van veilingmeesters ontbreken.
‫Dus onze DFG-test heeft geen kolom, veilingmeester-ID ontbreekt.
‫Dus wat dat betekent is dat toen we ons testdataframe importeerden, volgens onze functie, het geen veiling
‫I had. D. waarden die ontbreken.
‫Dus wat we kunnen doen, is handmatig een kolom op ons DF-testgegevensframe bijwerken om alle valse waarden voor veiling-ID te hebben, omdat de
‫reden is dat er geen kolomveiler-ID is en dit is als je het niet kunt zien, ik ben moeite
‫hebben om veilingmeester idee te zeggen.
‫De reden waarom ons DF-testgegevensframe geen kolom met de naam heeft.
‫Rechts.
‫Dit, dit hier.
‫Wat ik benadruk, is dat alle ID-waarden van de veilingmeester zijn ingevuld in D. F. test.
‫Dus wat we moeten doen is D handmatig aanpassen. F. test om veilingmeester-ID te hebben ontbreekt in de kolom en dit is net zo
‫eenvoudig als het toevoegen van de test, dit hier gewoon kopiëren.
‫Dus we maken een nieuwe kolom en we gaan deze instellen op alleen Fox omdat er geen ontbrekende waarde was.
‫Dus Def Goodhead en nu.
‫Oeps, Dev, test dopehead verkeerd, vandaag anders van test head, honderd twee kolommen, mooi.
‫Dus als we tot het einde komen, zou het veilingmeester-ID moeten ontbreken.
‫Prachtig.
‫Dit betekent dat het testdataframe nu eindelijk dezelfde functies heeft als ons trainingsdataframe.
‫We kunnen voorspellingen doen.
‫Laten we het doen, dus maak voorspellingen op de testgegevens.
‫Prachtig.
‫Dus we gaan testen dat Reds gelijk is aan D. F. test op een ideaal model.
‫Dus ons ideale model voorspelt D niet. F. test.
‫Boem, dat werkte, en laten we eens kijken, ze zouden allemaal als prijzen moeten zijn, een
‫reeks prijzen, en het wordt hoe groot is ons testframe?
‫Dit zijn dus alle verkoopprijzen die we hebben voorspeld.
‫Dus twaalfduizend vierhonderd zevenenvijftig monsters.
‫Maar het zal ons niet helpen in een array-indeling, omdat Kagle verwacht dat dit het geval zal zijn.
‫In een dataframe met twee kolommen, verkoop en verkoopprijs, wat we kunnen doen, kunnen we het daar omzetten.
‫Dus formatteer voorspellingen in hetzelfde formaat waar Kagle naar op zoek is.
‫We hebben wat voorspellingen gedaan, maar die zijn nog niet in het formaat waar Hagel om vraagt.
‫Nu, we zullen die evaluatie hier gewoon koppelen, zodat we weten dat we daarheen kunnen gaan.
‫Oké, dus hoe zouden we dit doen?
‫We hebben de kolom South Side nodig en de verkoopprijs.
‫Voorspellingen voor wat we zouden kunnen doen, is gewoon een eenvoudig dataframe-doodspread maken dat gelijk is aan
‫PD-dataframe, dus een leeg dataframe degradeert.
‫De kolom met verkoopideeën wordt gewoon de verkoop-ID van de test, dus we kunnen gelijk zijn aan de testverkopen.
‫Ik hoop dat dat dezelfde hoofdletter moet zijn en dat de verkoopprijs dan een test gaat worden.
‫Dus gewoon alura hier en laten we dan eens kijken naar D. F. optochten.
‫Boom.
‫Daar gaan we.
‫Kijk eens aan, wat spannend.
‫We hebben een inzending die we zouden kunnen indienen voor deze koecompetitie, maar op dit moment, terwijl deze
‫koecompetitie niet meer loopt, maar dat is een voorbeeld van hoe u uw gegevens in een formaat
‫kunt krijgen waar het om vraagt en dan om dat te exporteren.
‫Hoe zou je dat kunnen doen?
‫Welnu, als we dit naar CSFI wilden exporteren, zouden we iets als DFPS, Red Dot kunnen doen om hier een kleine opmerking
‫te plaatsen.
‫Exporteer voorspellingsgegevens om te zien, want ze zullen het in gegevens plaatsen en we gaan testen.
‫Voorspellingen, iets eenvoudigs, punt, CSB en index is gelijk aan onwaar.
‫Prachtig.
‫Ik weet eigenlijk dat dit een blauwboek is voor bulldozes.
‫We zullen zien of dat zal exporteren.
‫Laten we naar onze gegevensmap gaan.
‫Hebben we die testvoorspellingen?
‫Dot CSFI geweldig.
‫Oké, en nu hebben we wat testvoorspellingen.
‫We kunnen deze echter niet echt evalueren, omdat we niet over de grondwaarheidslabels voor de testgegevensset
‫beschikken.
‫Daarom deden we onze evaluatie op de validatiedataset.
‫Dus wat we nog zouden kunnen bekijken om dit project af te ronden, is het belang van functies.
‫Dus we hebben net de patronen gebruikt.
‫Waar is het hier?
‫Wanneer we voorspellingen doen op de testgegevens, hebben we de patronen die ons model heeft gevonden in de trainingsgegevensset gebruikt
‫om enkele voorspellingen te doen over de verkoopprijs.
‫En deze patronen zijn hoe elk van deze kolommen bijdraagt aan het voorspellen van de verkoopprijs.
‫Dus een logisch iets of een goed idee om uit te zoeken zou in functiebelang zijn, welke kolommen hier waren of welke functies
‫het meest betekenden toen het model een voorspelling probeerde te doen.
‫Dus laten we dat doen in de volgende video.