‫OK, alors maintenant nous avons ce géant d'une fonction qui va pré-traiter nos données.
‫Essayons d'exécuter notre test DFG que nous venons d'afficher ici et avons essayé de faire des prédictions, alors nous l'importons ici, avons essayé de
‫faire des prédictions dessus, mais cela n'a pas fonctionné car ce n'est pas le même format que
‫les données d'entraînement .
‫Exécutons-le à travers nos données prétraitées et espérons-le.
‫Si nous l'avons fait correctement, cela va faire les mêmes changements sur D. F. test que nous avons sur les données
‫d'entraînement.
‫Alors allons-y ici, le plus habile qu'il appelle en fait mettra un petit commentaire ici, traitera les données de test et nous pourrions simplement ré instancier
‫pour nous assurer que nous l'avons fait.
‫Passons à la vitesse supérieure, passons ici juste pour nous assurer que ces cellules ont fonctionné, j'ai été notoire en écrivant une
‫fonction et en n'exécutant pas la cellule.
‫Donc en fait ça ne marche pas.
‫Données prétraitées, test ADN, puis nous devrions pouvoir les vérifier en faisant du porte-à-porte.
‫OK, 101 colonnes, tout ça a l'air mieux, donc nous sommes en hausse, nous sommes en hausse de quelques colonnes par rapport à ce avec quoi nous avons
‫commencé.
‫On remonte et on a commencé avec 52 colonnes.
‫Maintenant, si nous passons par ici.
‫OK, à la fin, il en manque quelques-uns, d'accord.
‫OK, il va donc manquer la colonne des prix de vente, OK, c'est logique, mais toujours une forme
‫différente pour s'entraîner.
‫Nous avons donc cent un était cent deux colonnes.
‫Et maintenant, si vous vous souvenez, à la fin de la dernière vidéo, on vous a demandé de réfléchir à l'endroit où cette fonction
‫pourrait se briser.
‫Et si vous n'êtes pas sûr, c'est très bien, je suis tombé sur cela plusieurs fois, n'est-ce
‫pas, en essayant de rendre nos données d'entraînement ou nos données de test dans le même format que nos données d'entraînement.
‫Et ce que c'est, c'est que les données de test, lorsque nous les avons importées, sont légèrement différentes des données d'entraînement, comme
‫dans permettez-moi de démontrer que nous utilisons un modèle.
‫Nous allons donc essayer à nouveau de faire une prédiction.
‫Faites donc des prédictions sur les données de test mises à jour.
‫Nous allons diffuser le modèle idéal de l'aigle.
‫Ne prédisez pas le test.
‫Nous obtenons à nouveau de la valeur.
‫Attendez, je viens de le prétraiter, qu'est-ce qui ne va pas ?
‫Regardons ça.
‫Le nombre de caractéristiques du modèle doit correspondre au modèle d'importation et les caractéristiques sont un ou deux.
‫OK, c'est ce sur quoi notre modèle a été formé et les caractéristiques d'entrée et une à une.
‫Hmm.
‫Ce que nous venons de voir, c'est quand nous sommes allés en train X.
‫Vas-y.
‫Cela fait cent deux colonnes.
‫Il existe donc une différence dans le nombre de colonnes de notre cadre de données de test et de notre cadre de données d'entraînement, d'où la
‫raison pour laquelle notre modèle d'apprentissage automatique ne fonctionne pas.
‫Alors, comment déterminerions-nous où se situe la différence, que pouvons-nous faire en utilisant l'attribut colonnes et en
‫les transformant en ensembles ?
‫Jetons un coup d'œil pour découvrir en quoi les colonnes diffèrent à l'aide d'un ensemble python.
‫Si vous avez entendu parler des ensembles, il s'agit essentiellement d'une liste contenant uniquement des valeurs uniques.
‫Nous pouvons donc aller définir X colonnes de train, moins définir D. F. Colonnes de test.
‫Maintenant, cela va nous dire quelles colonnes sont incorrectes.
‫Oh, il manque des idées de commissaire-priseur.
‫Notre test DFG n'a donc pas de colonne, l'identifiant du commissaire-priseur est manquant.
‫Cela signifie donc que lorsque nous avons importé notre cadre de données de test, selon notre fonction, il n'y avait aucune vente aux
‫enchères I. RÉ. valeurs qui manquent.
‫Donc, ce que nous pouvons faire, c'est mettre à jour manuellement une colonne sur notre cadre de données de test DF pour que toutes les fausses valeurs pour l'ID d'enchère soient
‫manquantes car la raison en est qu'il n'y a pas d'ID de commissaire-priseur de colonne et c'est le cas si vous ne pouvez pas le dire, je
‫suis avoir du mal à dire idee de commissaire-priseur.
‫La raison pour laquelle notre cadre de données de test DF n'a pas de colonne nommée this.
‫Droit.
‫Ceci, ceci ici.
‫Ce que je souligne, c'est parce que toutes les valeurs d'ID du commissaire-priseur ont été renseignées en D. F. test.
‫Donc, ce que nous devons faire, c'est ajuster manuellement D. F. test pour avoir l'ID du commissaire-priseur manque la colonne et c'est aussi
‫simple que d'ajouter le test copiera simplement ceci ici.
‫Nous créons donc une nouvelle colonne et nous allons la définir uniquement sur Fox car il n'y avait aucune valeur manquante.
‫Alors Def Goodhead et maintenant.
‫Oups, Dev, test dopehead faux, différent aujourd'hui de test head, cent deux colonnes, magnifique.
‫Donc, si nous arrivons à la fin, il devrait manquer l'ID du commissaire-priseur.
‫Merveilleux.
‫Cela signifie donc qu'enfin, la trame de données de test a les mêmes caractéristiques que notre trame de données d'entraînement.
‫Nous pouvons faire des prédictions.
‫Faisons-le donc faire des prédictions sur les données de test.
‫Merveilleux.
‫On va donc tester Reds égal D. F. test sur un modèle idéal.
‫Donc, notre modèle idéal ne prédit pas D. F. test.
‫Boum, cela a fonctionné, et puis regardons, ils devraient tous être comme des prix, un tableau de prix, et
‫ça va être la taille de notre cadre de test ?
‫Ce sont donc tous les prix de vente que nous avons prédits.
‫Donc douze mille quatre cent cinquante sept échantillons.
‫Mais cela ne va pas nous aider dans un format de tableau parce que Kagle s'y attend.
‫Dans un bloc de données à deux colonnes, ventes et prix de vente, ce que nous pouvons faire, nous pouvons le transformer en cela.
‫Formatez donc les prédictions dans le même format que Kagle est après.
‫Nous avons fait quelques prédictions, mais elles ne sont pas encore dans le même format que celui que demande Hagel.
‫Maintenant, nous allons simplement lier cette évaluation ici afin que nous sachions que nous pourrions y aller.
‫OK, alors comment ferions-nous cela?
‫Eh bien, nous avons besoin de la colonne South Side et nous avons besoin du prix de vente.
‫Les prédictions pour ce que nous pourrions faire sont simplement de faire en sorte qu'un simple écart de décès encadré de données soit égal à un cadre de
‫données PD, donc un cadre de données vide se dégrade.
‫La colonne d'idées de vente sera juste l'ID de vente du test afin que nous puissions atteindre les ventes de test.
‫J'espère que cela doit être la même capitalisation et que le prix de vente sera ensuite testé.
‫Alors juste alura ici et ensuite jetons un coup d'œil à D. F. défilés.
‫Boom.
‫On y va.
‫Regardez ça, c'est excitant.
‫Nous avons une soumission que nous pourrions soumettre à ce concours de vaches, mais pour le moment, ce
‫concours de vaches n'est plus en cours, mais c'est un exemple de la façon dont vous pourriez
‫obtenir vos données dans un format qu'il demande, puis pour exporter ça.
‫Comment pourrais-tu faire ça ?
‫Eh bien, si nous voulions exporter cela vers CSFI, nous pourrions faire quelque chose comme DFPS, Red Dot pour mettre un petit
‫commentaire ici.
‫Exportez les données de prédiction pour voir, car ils les mettront dans les données et nous irons tester.
‫Prédictions, quelque chose de facile, point, CSB et index est égal à faux.
‫Merveilleux.
‫En fait, je sais que c'est un livre bleu pour les bulldozes.
‫On verra si ça s'exportera.
‫Montons dans notre dossier de données.
‫Avons-nous ces prédictions de test?
‫Point CSFI merveilleux.
‫OK, et maintenant nous avons quelques prédictions de test.
‫Nous ne pouvons cependant pas vraiment les évaluer, car nous n'avons pas les étiquettes de vérité terrain pour l'ensemble de données de
‫test.
‫C'est pourquoi nous avons fait notre évaluation sur l'ensemble de données de validation.
‫Donc, ce que nous pourrions regarder une dernière chose pour conclure ce projet est l'importance des fonctionnalités.
‫Nous venons donc d'utiliser les patrons.
‫Où est-ce ici ?
‫Lorsque nous faisons des prédictions sur les données de test, nous avons utilisé les modèles que notre modèle a trouvés dans l'ensemble de données
‫d'entraînement pour faire des prédictions sur le prix de vente.
‫Et ces modèles sont la façon dont chacune de ces colonnes contribue à prédire le prix de vente.
‫Donc, une chose logique ou une bonne idée à comprendre serait l'importance des caractéristiques, qui étaient des colonnes ici ou quelles caractéristiques
‫signifiaient le plus lorsque le modèle essayait de faire une prédiction.
‫Faisons-le donc dans la prochaine vidéo.