‫OK, ora abbiamo questo colosso di una funzione che pre-processerà i nostri dati.
‫Proviamo a eseguire il nostro test DFG che abbiamo appena richiamato qui e abbiamo provato a fare alcune previsioni, quindi lo importiamo qui, abbiamo provato
‫a fare alcune previsioni su di esso, ma non ha funzionato perché non è lo stesso formato dei
‫dati di allenamento .
‫Esaminiamolo attraverso i nostri dati preelaborati e, si spera.
‫Se l'abbiamo fatto correttamente, apporterà le stesse modifiche su D. F. test come abbiamo sui dati di
‫allenamento.
‫Quindi andiamo qui detest che le chiamate sono in realtà inserirà un piccolo commento qui, elaborerà i dati di test e potremmo semplicemente eseguire
‫nuovamente l'istanza per assicurarci di averlo fatto.
‫Mettiamo la marcia, entriamo qui solo per assicurarci che queste celle funzionino, sono noto per aver scritto una funzione
‫e poi non aver eseguito la cella.
‫Quindi in realtà non funziona.
‫Dati preelaborati, test del DNA, e poi dovremmo essere in grado di verificarli andando di porta in porta.
‫OK, 101 colonne, tutto sembra migliore, quindi siamo in alto di alcune colonne rispetto a quello con cui abbiamo iniziato.
‫Torniamo indietro e abbiamo iniziato con 52 colonne.
‫Ora, se passiamo di qui.
‫Ok, alla fine ne mancano un po', va bene.
‫OK, quindi mancherà la colonna del prezzo di vendita, OK, ha senso, ma ha ancora una forma
‫diversa da addestrare.
‫Quindi abbiamo centouno e centodue colonne.
‫E ora, se ricordi, alla fine dell'ultimo video, ho chiesto di pensare a dove questa funzione
‫potrebbe interrompersi.
‫E se non sei sicuro, va bene, mi sono imbattuto in questo molte volte, giusto, nel processo di
‫provare a rendere i nostri dati di allenamento o i nostri dati di test nello stesso formato dei nostri dati di allenamento.
‫E quello che è è che i dati di test, quando li abbiamo importati, sono leggermente diversi dai dati di addestramento, come
‫in lasciami dimostrare che stiamo facendo modelli guidati.
‫Quindi proveremo di nuovo a fare una previsione.
‫Quindi fai previsioni sui dati dei test aggiornati.
‫Diffonderemo il modello ideale dell'aquila.
‫Non prevedere il test.
‫Otteniamo valore mai più.
‫Aspetta, l'ho appena preelaborato, cosa c'è che non va?
‫Controlliamolo.
‫Il numero di funzioni del modello deve corrispondere al modello di importazione e le funzioni sono una o due.
‫OK, questo è ciò su cui è stato addestrato il nostro modello e le funzionalità di input e uno a uno.
‫Hmm.
‫Quello che abbiamo appena visto quando siamo andati sul treno X.
‫Andare avanti.
‫Sono centodue colonne.
‫Quindi c'è una differenza nel numero di colonne che hanno il nostro frame di dati di test e il nostro frame di dati di training,
‫ecco perché il nostro modello di machine learning non funziona.
‫Quindi, come capiremo dov'è la differenza, cosa possiamo fare usando l'attributo delle colonne
‫e trasformandole in insiemi?
‫Diamo un'occhiata in modo da poter trovare come differiscono le colonne usando un set Python.
‫Se hai sentito parlare di set, sono fondamentalmente un elenco con solo valori univoci.
‫Quindi possiamo impostare X colonne del treno, meno impostare D. F. Colonne di prova.
‫Ora questo ci dirà quali colonne sono errate.
‫Oh, mancano le idee del banditore.
‫Quindi il nostro test DFG non ha colonne, manca l'ID banditore.
‫Quindi ciò significa che quando abbiamo importato il nostro frame di dati di prova, secondo la nostra funzione, non ha avuto alcuna
‫asta I. D. valori che mancano.
‫Quindi quello che possiamo fare è aggiornare manualmente una colonna sul nostro frame di dati di test DF per avere tutti i falsi valori per l'ID
‫dell'asta mancante perché il motivo è che non c'è un ID banditore della colonna e questo sta avendo se non puoi dirlo, sono
‫avendo problemi a dire idee del banditore.
‫Il motivo per cui il nostro frame di dati di test DF non ha una colonna denominata questo.
‫Destra.
‫Questo, questo qui.
‫Quello che sto evidenziando è perché tutti i valori dell'ID banditore sono stati compilati in D. F. test.
‫Quindi quello che dobbiamo fare è regolare manualmente D. F. test per avere l'ID banditore manca la colonna e questo è
‫semplice come aggiungere il test lo copierà qui.
‫Quindi creiamo una nuova colonna e la imposteremo solo su Fox perché non aveva alcun valore mancante.
‫Quindi Def Goodhead e ora.
‫Oops, Dev, test dopehead sbagliato, diverso oggi di test head, centodue colonne, bellissimo.
‫Quindi, se arriviamo alla fine, dovrebbe mancare l'ID del banditore.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo significa che finalmente ora il frame di dati di test ha le stesse caratteristiche del nostro frame di dati di allenamento.
‫Possiamo fare previsioni.
‫Facciamolo in modo da fare previsioni sui dati del test.
‫Meraviglioso.
‫Quindi andremo a testare Reds uguale a D. F. prova su un modello ideale.
‫Quindi il nostro modello ideale non prevede D. F. test.
‫Boom, ha funzionato, e poi diamo un'occhiata, dovrebbero essere tutti come i prezzi, una serie di prezzi,
‫e sarà quanto sarà grande il nostro telaio di prova?
‫Quindi questi sono tutti i prezzi di vendita che abbiamo previsto.
‫Quindi dodicimilaquattrocentocinquantasette campioni.
‫Ma non ci aiuterà in un formato array perché Kagle si aspetta che lo sia.
‫In un frame di dati con due colonne, vendita e prezzo di vendita, cosa possiamo fare, possiamo trasformarlo in quello.
‫Quindi formatta le previsioni nello stesso formato seguito da Kagle.
‫Abbiamo fatto alcune previsioni, ma non sono ancora nello stesso formato richiesto da Hagel.
‫Ora, collegheremo solo quella valutazione qui così sappiamo che potremmo andare lì.
‫OK, quindi come lo faremmo?
‫Bene, abbiamo bisogno della colonna South Side e abbiamo bisogno del prezzo di vendita.
‫Le previsioni su ciò che potremmo fare sono semplicemente fare in modo che un semplice frame di dati di morte si diffonda uguale al frame di dati
‫PD, quindi il frame di dati vuoto si degrada.
‫La colonna delle idee di vendita sarà solo l'ID vendite del test, quindi possiamo ottenere l'equivalente delle vendite di prova.
‫Spero che debba essere la stessa capitalizzazione e quindi il prezzo di vendita sarà testato.
‫Quindi solo alura qui e poi diamo un'occhiata a D. F. sfilate.
‫Boom.
‫Ci siamo.
‫Guarda che emozione.
‫Abbiamo una richiesta che potremmo presentare a questa competizione per mucche, ma al momento, questo mentre questa
‫competizione per mucche non è più in corso, ma questo è un esempio di come potresti
‫ottenere i tuoi dati nel formato richiesto e poi per esportarlo.
‫Come potresti farlo?
‫Bene, se volessimo esportarlo in CSFI, potremmo fare qualcosa come DFPS, Red Dot per inserire un piccolo commento
‫qui.
‫Esporta i dati di previsione per vedere, poiché li inseriranno nei dati e andremo a testare.
‫Previsioni, qualcosa di facile, punto, CSB e indice è uguale a falso.
‫Meraviglioso.
‫In realtà so che questo è il bluebook per i bulldoze.
‫Vedremo se verrà esportato.
‫Saliamo nella nostra cartella dati.
‫Abbiamo le previsioni del test?
‫Punto CSFI meraviglioso.
‫OK, quindi ora abbiamo alcune previsioni di prova.
‫Tuttavia, non possiamo davvero valutarli, perché non abbiamo le etichette di verità di base per il set di dati del
‫test.
‫Ecco perché stavamo facendo la nostra valutazione sul set di dati di convalida.
‫Quindi quello che potremmo considerare un'ultima cosa per concludere questo progetto è l'importanza delle caratteristiche.
‫Quindi abbiamo appena usato gli schemi.
‫Dov'è qui?
‫Quando facciamo previsioni sui dati del test, abbiamo utilizzato i modelli che il nostro modello ha trovato nel set di dati di
‫addestramento per fare alcune previsioni sul prezzo di vendita.
‫E questi modelli sono il modo in cui ciascuna di queste colonne contribuisce a prevedere il prezzo di vendita.
‫Quindi una cosa logica o una buona idea da capire sarebbe nell'importanza delle caratteristiche, quali erano le colonne qui o quali caratteristiche hanno
‫significato di più quando il modello stava cercando di fare una previsione.
‫Quindi facciamolo nel prossimo video.