‫Okay, jetzt haben wir also diese gigantische Funktion, die unsere Daten vorverarbeitet.
‫Lassen Sie uns unseren DFG-Test ausführen, den wir gerade hier hochgezogen und versucht haben, einige Vorhersagen zu machen, also importieren wir ihn hier, haben
‫versucht, einige Vorhersagen zu machen, aber er hat nicht funktioniert, weil er nicht das gleiche Format wie
‫die Trainingsdaten hat .
‫Lassen Sie es uns durch unsere vorverarbeiteten Daten und hoffentlich.
‫Wenn wir es richtig gemacht haben, werden die gleichen Änderungen an D vorgenommen. F. Test wie wir auf den Trainingsdaten
‫haben.
‫Also lasst uns hierher
‫gehen.
‫Lassen Sie uns einen Gang einlegen, schalten Sie hier ein, nur um sicherzustellen, dass diese Zellen ausgeführt wurden. Ich war berüchtigt dafür, eine Funktion
‫zu schreiben und die Zelle dann nicht auszuführen.
‫Es funktioniert also tatsächlich nicht.
‫Vorverarbeitete Daten, DNA-Test, und dann sollten wir es überprüfen können, indem wir von Tür zu Tür gehen.
‫OK, 101 Spalten, das sieht alles besser aus, also sind wir ein paar Spalten höher als wir angefangen haben.
‫Wir gehen zurück und wir begannen mit 52 Spalten.
‫Nun, wenn wir hier durchgehen.
‫OK, am Ende fehlen noch ein paar.
‫OK, es wird also die Verkaufspreisspalte fehlen, OK, das macht Sinn, aber immer noch eine andere
‫Form zum Trainieren.
‫Wir haben also einhundert und eins war einhundertzwei Spalten.
‫Und jetzt, wenn Sie sich erinnern, wurde am Ende des letzten Videos gebeten, darüber nachzudenken, wo diese Funktion möglicherweise
‫kaputt geht.
‫Und wenn Sie sich nicht sicher sind, ist das in Ordnung, ich bin schon oft
‫darüber gestolpert, als ich versuchte, unsere Trainingsdaten oder unsere Testdaten in das gleiche Format wie unsere Trainingsdaten zu bringen.
‫Und was es ist, ist, dass sich die Testdaten, wenn wir sie importiert haben, leicht von den Trainingsdaten unterscheiden, wie
‫ich hier demonstrieren möchte, dass wir modellgesteuert arbeiten.
‫Wir versuchen also erneut, eine Vorhersage zu treffen.
‫Treffen Sie also Vorhersagen auf aktualisierte Testdaten.
‫Wir werden das ideale Modell des Adlers verbreiten.
‫Sagen Sie den Test nicht voraus.
‫Wir bekommen immer wieder Wert.
‫Warte, ich habe es gerade vorverarbeitet, was ist los?
‫Lass es uns überprüfen.
‫Die Anzahl der Features des Modells muss mit dem Importmodell übereinstimmen und die Features sind eins oder zwei.
‫OK, darauf wurde unser Modell trainiert und die Funktionen eins zu eins eingegeben.
‫Hmm.
‫Was wir gerade gesehen haben, als wir mit dem X-Zug gefahren sind.
‫Fortfahren.
‫Das sind einhundertzwei Spalten.
‫Es gibt also einen Unterschied in der Anzahl der Spalten, die unser Testdatenrahmen und unser Trainingsdatenrahmen haben, weshalb
‫unser Modell für maschinelles Lernen nicht funktioniert.
‫Wie würden wir also herausfinden, wo der Unterschied liegt, was wir tun können, indem wir das Attribut Spalten verwenden
‫und sie in Mengen umwandeln?
‫Schauen wir uns an, wie sich die Spalten mithilfe eines Python-Sets unterscheiden.
‫Wenn Sie von Sets gehört haben, handelt es sich im Grunde genommen um eine Liste mit nur eindeutigen Werten.
‫Also können wir Set X Zugspalten minus Set D gehen. F. Testspalten.
‫Dies wird uns jetzt sagen, welche Spalten falsch sind.
‫Oh, Auktionatorideen fehlen.
‫Unser DFG-Test hat also keine Spalte, Auktionator-ID fehlt.
‫Das heißt also, als wir unseren Testdatenrahmen importierten, hatte er laut unserer Funktion keine Auktion
‫I. D. Werte, die fehlen.
‫Was wir also tun können, ist, eine Spalte in unserem DF-Testdatenrahmen manuell zu aktualisieren, damit alle falschen Werte für die Auktions-ID fehlen,
‫weil der Grund dafür ist, dass es keine Spalte-Auktionator-ID gibt und dies, wenn Sie es nicht wissen, ich
‫bin Schwierigkeiten haben, Auktionator-Idee zu sagen.
‫Der Grund, warum unser DF-Testdatenrahmen keine Spalte mit diesem Namen hat.
‫Rechts.
‫Dies, das hier.
‫Was ich hervorhebe ist, dass alle Auktionator-ID-Werte in D eingetragen wurden. F. Prüfung.
‫Was wir also tun müssen, ist D manuell anzupassen. F. test to have auctioneer ID fehlt die Spalte und dies ist genauso einfach
‫wie das Hinzufügen des Tests, der dies einfach hierher kopiert.
‫Also erstellen wir eine neue Spalte und setzen sie nur auf Fox, weil sie keinen fehlenden Wert hatte.
‫Also Def Goodhead und jetzt.
‫Ups, Dev, Testkopf falsch, heute anders Testkopf, einhundertzwei Spalten, schön.
‫Wenn wir also ganz zum Ende kommen, sollte die Auktionator-ID fehlen.
‫Wunderbar.
‫Das bedeutet also endlich, dass der Testdatenrahmen die gleichen Funktionen wie unser Trainingsdatenrahmen hat.
‫Wir können Vorhersagen treffen.
‫Machen wir also Vorhersagen zu den Testdaten.
‫Wunderbar.
‫Also testen wir Reds gleich D. F. Test an einem idealen Modell.
‫Unser ideales Modell sagt also D nicht voraus. F. Prüfung.
‫Boom, das hat funktioniert, und dann lass uns einen Blick darauf werfen, sie sollten alle wie Preise sein,
‫eine Reihe von Preisen, und wie groß wird unser Testrahmen sein?
‫Das sind also alle Verkaufspreise, die wir vorhergesagt haben.
‫Also zwölftausendvierhundertsiebenundfünfzig Proben.
‫Aber es wird uns in einem Array-Format nicht helfen, weil Kagle es erwartet.
‫In einem Datenrahmen mit zwei Spalten, Verkauf und Verkaufspreis, was wir können, können wir daraus machen.
‫Formatieren Sie Vorhersagen also in das gleiche Format, nach dem Kagle sucht.
‫Wir haben einige Vorhersagen gemacht, aber sie haben noch nicht das Format, das Hagel verlangt.
‫Jetzt werden wir diese Bewertung einfach hier verlinken, damit wir wissen, dass wir dorthin gehen könnten.
‫Okay, wie würden wir das machen?
‫Nun, wir brauchen die South Side-Spalte und wir brauchen den Verkaufspreis.
‫Vorhersagen für das, was wir tun könnten, sind einfach, einen einfachen Datenrahmen mit Todesausbreitung gleich einem PD-Datenrahmen zu machen,
‫also verschlechtert sich ein leerer Datenrahmen.
‫Die Spalte mit den Verkaufsideen wird nur die Verkaufs-ID aus dem Test sein, damit wir den Testverkäufen entsprechen können.
‫Ich würde hoffen, dass dies die gleiche Groß-/Kleinschreibung sein muss und dann wird der Verkaufspreis getestet.
‫Also nur alura hier und dann schauen wir uns D an. F. Paraden.
‫Boom.
‫Na, bitte.
‫Schaut euch das an, wie aufregend.
‫Wir haben eine Einreichung, die wir bei diesem Kuhwettbewerb einreichen könnten, aber im Moment läuft dieser
‫Kuhwettbewerb nicht mehr, aber das ist ein Beispiel dafür, wie Sie Ihre Daten in einem
‫Format erhalten können, das angefordert wird und dann das zu exportieren.
‫Wie könnten Sie das tun?
‫Nun, wenn wir dies nach CSFI exportieren wollten, könnten wir etwas wie DFPS oder Red Dot tun, um hier einen kleinen Kommentar
‫zu setzen.
‫Exportieren Sie Vorhersagedaten, um zu sehen, wie sie in Daten umgewandelt werden und wir testen.
‫Vorhersagen, etwas Einfaches, Punkt, CSB und Index sind gleich falsch.
‫Wunderbar.
‫Ich weiß tatsächlich, dass dies ein Bluebook für Bulldozes ist.
‫Mal sehen ob das exportiert wird.
‫Gehen wir nach oben in unseren Datenordner.
‫Haben wir diese Testvorhersagen?
‫Punkt CSFI wunderbar.
‫OK, und jetzt haben wir einige Testvorhersagen.
‫Diese können wir jedoch nicht wirklich auswerten, da uns die Ground-Truth-Labels für den Testdatensatz nicht
‫vorliegen.
‫Aus diesem Grund haben wir unsere Bewertung des Validierungsdatensatzes durchgeführt.
‫Was wir uns also zum Abschluss dieses Projekts noch ansehen könnten, ist die Bedeutung der Funktionen.
‫Also haben wir die Muster einfach aufgebraucht.
‫Wo ist es hier?
‫Wenn wir Vorhersagen zu den Testdaten treffen, haben wir die Muster verwendet, die unser Modell im Trainingsdatensatz gefunden
‫hat, um einige Vorhersagen zum Verkaufspreis zu treffen.
‫Und diese Muster tragen dazu bei, dass jede dieser Spalten zur Vorhersage des Verkaufspreises beiträgt.
‫Eine logische Sache oder eine gute Idee, die man herausfinden sollte, wäre die Merkmalswichtigkeit, was hier Spalten waren oder welche Merkmale
‫am meisten bedeuteten, wenn das Modell eine Vorhersage treffen wollte.
‫Das machen wir im nächsten Video.