‫Oke, jadi sekarang kita memiliki fungsi raksasa yang akan memproses data sebelumnya.
‫Mari kita coba menjalankan tes DFG kita yang baru saja kita ambil di sini dan mencoba membuat beberapa prediksi, jadi kita
‫mengimpornya di sini, mencoba membuat beberapa prediksi tentangnya, tetapi tidak berhasil karena formatnya tidak sama dengan
‫data pelatihan .
‫Mari kita jalankan melalui data kami yang telah diproses sebelumnya dan semoga.
‫Jika kita melakukannya dengan benar, itu akan membuat perubahan yang sama pada D. F. tes seperti yang kita miliki pada data
‫pelatihan.
‫Jadi mari kita pergi ke sini paling kuat yang dia panggil sebenarnya akan memberikan sedikit komentar di sini, memproses data uji dan kami mungkin akan membuat
‫instance ulang untuk memastikan bahwa kami sudah melakukannya.
‫Mari beralih ke persneling, pindah ke sini hanya untuk memastikan bahwa sel-sel ini telah berjalan, saya terkenal buruk dalam menulis
‫sebuah fungsi dan kemudian tidak menjalankan sel.
‫Jadi sebenarnya tidak berhasil.
‫Data yang sudah diolah, tes DNA, dan kemudian kita harus bisa memeriksanya dengan cara door to door duluan.
‫Oke, 101 kolom, semuanya terlihat lebih baik, jadi kami naik beberapa kolom dari yang kami mulai.
‫Kami kembali dan kami mulai dengan 52 kolom.
‫Nah, kalau kita lewat sini.
‫OK, pada akhirnya, ada beberapa yang hilang, baiklah.
‫Oke, jadi kolom harga jualnya akan hilang. Oke, itu masuk akal, tapi masih bentuk yang
‫berbeda untuk dilatih.
‫Jadi kita punya seratus satu adalah seratus dua kolom.
‫Dan sekarang jika Anda ingat, di akhir video terakhir, diminta untuk memikirkan di mana fungsi ini
‫dapat rusak.
‫Dan jika Anda tidak yakin, tidak apa-apa, saya telah menemukan ini berkali-kali, benar, dalam
‫proses mencoba membuat data pelatihan atau data pengujian kita dalam format yang sama dengan data pelatihan kita.
‫Dan apa itu, adalah bahwa data uji, ketika kami mengimpornya sedikit berbeda dengan data pelatihan, seperti yang
‫saya tunjukkan bahwa kami melakukan model didorong.
‫Jadi kami akan mencoba membuat prediksi lagi.
‫Jadi buat prediksi pada data pengujian yang diperbarui.
‫Kami akan menyebarkan model ideal elang.
‫Jangan memprediksi ujian.
‫Kami mendapatkan nilai lagi.
‫Tunggu, saya baru saja memprosesnya, ada apa?
‫Mari kita periksa.
‫Jumlah fitur model harus sesuai dengan model impor dan fitur adalah satu atau dua.
‫OK, itulah yang model kami telah dilatih dan fitur input dan 1-1.
‫Hmm.
‫Apa yang baru saja kita lihat ini ketika kita naik kereta X.
‫Lanjutkan.
‫Itu seratus dua kolom.
‫Jadi ada perbedaan dalam jumlah kolom yang dimiliki oleh kerangka data pengujian dan kerangka data pelatihan kami, itulah
‫sebabnya model pembelajaran mesin kami tidak berfungsi.
‫Jadi bagaimana kita mencari tahu di mana perbedaannya, apa yang bisa kita lakukan dengan menggunakan atribut kolom
‫dan mengubahnya menjadi set?
‫Mari kita lihat sehingga kita dapat menemukan perbedaan kolom menggunakan set python.
‫Jika Anda pernah mendengar tentang himpunan, pada dasarnya mereka adalah daftar dengan hanya nilai unik di dalamnya.
‫Jadi kita bisa mengatur kolom kereta X, dikurangi set D. F. kolom uji.
‫Sekarang ini akan memberitahu kita kolom mana yang salah.
‫Oh, ide juru lelang hilang.
‫Jadi pengujian DFG kami tidak memiliki kolom, ID juru lelang tidak ada.
‫Jadi yang dimaksud adalah ketika kita mengimport data frame pengujian kita, sesuai dengan fungsi kita, tidak ada
‫lelang I. D. nilai-nilai yang hilang.
‫Jadi yang bisa kita lakukan adalah memperbarui kolom secara manual pada kerangka data pengujian DF agar semua nilai palsu untuk ID lelang
‫hilang karena alasannya adalah tidak ada ID juru lelang kolom dan ini terjadi jika Anda tidak tahu, saya
‫mengalami kesulitan mengatakan ide juru lelang.
‫Alasan mengapa kerangka data pengujian DF kami tidak memiliki kolom bernama ini.
‫Benar.
‫Ini, ini di sini.
‫Yang saya soroti adalah karena semua nilai ID juru lelang diisi D. F. tes.
‫Jadi yang harus kita lakukan adalah menyesuaikan D secara manual. F. tes untuk memiliki ID juru lelang tidak ada kolom dan ini
‫sesederhana menambahkan tes hanya akan menyalin ini di sini.
‫Jadi kami membuat kolom baru dan kami akan mengaturnya menjadi hanya Fox karena tidak ada nilai yang hilang.
‫Jadi Def Goodhead dan sekarang.
‫Ups, Dev, test dopehead salah, beda test head hari ini, seratus dua kolom, cantik.
‫Jadi jika kita sampai pada akhirnya, seharusnya ID juru lelang tidak ada.
‫Hebat.
‫Jadi ini berarti akhirnya sekarang kerangka data uji memiliki fitur yang sama dengan kerangka data pelatihan kami.
‫Kita bisa membuat prediksi.
‫Mari kita lakukan sehingga membuat prediksi pada data uji.
‫Hebat.
‫Jadi kita akan menguji Reds sama dengan D. F. menguji model yang ideal.
‫Jadi model ideal kita tidak memprediksi D. F. tes.
‫Boom, itu berhasil, dan kemudian mari kita lihat, semuanya harus seperti harga, susunan harga, dan
‫itu akan menjadi seberapa besar kerangka pengujian kita?
‫Jadi ini semua harga jual yang kami prediksi.
‫Jadi dua belas ribu empat ratus lima puluh tujuh sampel.
‫Tapi itu tidak akan membantu kita dalam format array karena Kagle mengharapkannya.
‫Dalam bingkai data dengan dua kolom, penjualan dan harga jual, apa yang bisa kita lakukan, kita bisa mengubahnya menjadi itu.
‫Jadi format prediksi ke dalam format yang sama dengan Kagle.
‫Kami telah membuat beberapa prediksi, tetapi mereka belum dalam format yang sama seperti yang diminta Hagel.
‫Sekarang, kami hanya akan menghubungkan evaluasi itu di sini sehingga kami tahu kami bisa pergi ke sana.
‫OK, jadi bagaimana kita melakukan ini?
‫Nah, kami membutuhkan kolom South Side dan kami membutuhkan harga jual.
‫Prediksi yang mungkin kami lakukan adalah membuat data sederhana berbingkai kematian menyebar sama dengan bingkai data
‫PD, sehingga bingkai data kosong terdegradasi.
‫Kolom ide penjualan hanya akan menjadi ID penjualan dari pengujian sehingga kita dapat menyamai penjualan pengujian.
‫Saya berharap itu perlu kapitalisasi yang sama dan kemudian harga jual akan diuji.
‫Jadi aluranya di sini dan kemudian mari kita lihat D. F. parade.
‫Ledakan.
‫Di sana kita pergi.
‫Lihat itu, betapa mengasyikkannya.
‫Kami memiliki kiriman yang dapat kami kirimkan ke kompetisi sapi ini, tetapi saat ini, saat
‫kompetisi sapi ini tidak lagi berjalan, itu adalah contoh bagaimana Anda bisa mendapatkan data
‫Anda dalam format yang diminta dan kemudian untuk mengekspor itu.
‫Bagaimana Anda bisa melakukannya?
‫Nah, jika kita ingin mengekspor ini ke CSFI, kita mungkin melakukan sesuatu seperti DFPS, Red Dot untuk memberikan sedikit komentar
‫di sini.
‫Ekspor data prediksi untuk dilihat, karena mereka akan memasukkannya ke dalam data dan kami akan melakukan pengujian.
‫Prediksi, sesuatu yang mudah, titik, CSB dan indeks sama dengan salah.
‫Hebat.
‫Saya sebenarnya tahu ini adalah buku biru untuk buldoser.
‫Kami akan melihat apakah itu akan diekspor.
‫Mari kita masuk ke folder data kita.
‫Apakah kita memiliki prediksi tes itu?
‫Dot CSFI luar biasa.
‫Oke, jadi sekarang kita punya beberapa prediksi pengujian.
‫Kami tidak dapat benar-benar mengevaluasi ini, karena kami tidak memiliki label kebenaran dasar untuk kumpulan data
‫pengujian.
‫Itu sebabnya kami melakukan evaluasi pada kumpulan data validasi.
‫Jadi apa yang mungkin kita lihat pada satu hal terakhir untuk menyelesaikan proyek ini adalah pentingnya fitur.
‫Jadi kami baru saja menggunakan polanya.
‫Dimana itu di sini?
‫Saat kami membuat prediksi pada data uji, kami telah menggunakan pola yang ditemukan model kami dalam kumpulan data
‫pelatihan untuk membuat beberapa prediksi tentang harga jual.
‫Dan pola-pola ini adalah bagaimana masing-masing kolom ini berkontribusi dalam memprediksi harga jual.
‫Jadi hal yang logis atau ide yang baik untuk mencari tahu akan pentingnya fitur, yang kolom di sini atau
‫fitur apa yang paling berarti ketika model mencoba membuat prediksi.
‫Jadi mari kita lakukan itu di video berikutnya.