‫OK, agora temos essa função gigantesca que irá pré-processar nossos dados.
‫Vamos tentar executar nosso teste DFG que acabamos de puxar aqui e tentar fazer algumas previsões, então importamos aqui, tentamos fazer
‫algumas previsões sobre ele, mas não funcionou porque não é o mesmo formato dos dados
‫de treinamento .
‫Vamos examinar nossos dados pré-processados e, com sorte.
‫Se tivermos feito isso corretamente, ele fará as mesmas alterações em D. F. teste como temos nos dados de
‫treinamento.
‫Então, vamos aqui que as chamadas de destreza, na verdade, colocarão um pequeno comentário aqui, processarão os dados de teste e poderemos apenas reinstanciar
‫para ter certeza de que o fizemos.
‫Vamos engatar a marcha, mudar para aqui apenas para ter certeza de que essas células funcionaram. Fui notório por escrever uma função
‫e, em seguida, não executar a célula.
‫Então, na verdade, não funciona.
‫Dados pré-processados, teste de DNA e, em seguida, devemos ser capazes de verificar indo de porta em porta à frente.
‫OK, 101 colunas, tudo está parecendo melhor, então estamos algumas colunas acima do que começamos.
‫Voltamos e começamos com 52 colunas.
‫Agora, se passarmos por aqui.
‫OK, no final, faltam alguns, certo.
‫OK, então vai faltar a coluna de preço de venda, OK, isso faz sentido, mas ainda uma forma
‫diferente de treinar.
‫Portanto, temos cento e um com cento e duas colunas.
‫E agora se você se lembra, no final do último vídeo, pedi para pensarmos onde essa função
‫pode falhar.
‫E se você não tem certeza, tudo bem, já me deparei com isso muitas vezes, certo, no
‫processo de tentar fazer nossos dados de treinamento ou nossos dados de teste no mesmo formato que nossos dados de treinamento.
‫E o que é, é que os dados de teste, quando importamos, são um pouco diferentes dos dados de treinamento, como em
‫deixe-me demonstrar que estamos fazendo um modelo orientado.
‫Portanto, tentaremos fazer uma previsão novamente.
‫Portanto, faça previsões sobre os dados de teste atualizados.
‫Vamos divulgar o modelo ideal de águia.
‫Não preveja o teste.
‫Nós ganhamos valor novamente.
‫Espere, eu acabei de pré-processar, o que há de errado?
‫Vamos dar uma olhada.
‫O número de recursos do modelo deve corresponder ao modelo de importação e os recursos é um ou dois.
‫OK, isso é o que nosso modelo foi treinado e recursos de entrada e um a um.
‫Hmm.
‫O que acabamos de ver quando fomos para o trem X.
‫Vá em frente.
‫Isso é cento e duas colunas.
‫Portanto, há uma diferença no número de colunas que nosso quadro de dados de teste e nosso quadro de dados de treinamento têm, por
‫isso nosso modelo de aprendizado de máquina não funciona.
‫Então, como descobriríamos onde está a diferença, o que podemos fazer usando o atributo colunas
‫e transformando-os em conjuntos?
‫Vamos dar uma olhada para descobrir como as colunas diferem usando um conjunto python.
‫Se você já ouviu falar de conjuntos, eles são basicamente uma lista com apenas valores únicos.
‫Portanto, podemos ir definir as colunas do trem X, menos o conjunto D. F. Colunas de teste.
‫Agora, isso vai nos dizer quais colunas estão incorretas.
‫Oh, ideias de leiloeiro faltando.
‫Portanto, nosso teste DFG não tem coluna, falta a ID do leiloeiro.
‫Isso significa que quando importamos nosso quadro de dados de teste, de acordo com nossa função, ele não teve nenhum
‫leilão I. D. valores que estão faltando.
‫Então, o que podemos fazer é atualizar manualmente uma coluna em nosso quadro de dados de teste DF para que todos os valores falsos para ID de leilão
‫estejam ausentes porque o motivo é que não há ID de leiloeiro de coluna e isso é ter, se você não puder dizer, estou
‫tendo problemas para dizer idee do leiloeiro.
‫A razão pela qual nosso quadro de dados de teste DF não tem uma coluna com esse nome.
‫Direito.
‫Isso, isso aqui.
‫O que estou destacando é que todos os valores de ID do leiloeiro foram preenchidos em D. F. teste.
‫Então, o que temos que fazer é ajustar manualmente D. F. teste para ter ID do leiloeiro está faltando a coluna e isso é tão
‫simples quanto adicionar o teste irá apenas copiar isso aqui.
‫Então, criamos uma nova coluna e vamos defini-la apenas para Fox, porque não tinha nenhum valor ausente.
‫Então, Def Goodhead e agora.
‫Opa, Dev, teste drogado errado, diferente hoje do teste principal, cento e duas colunas, lindo.
‫Portanto, se chegarmos ao final, deve haver a ID do leiloeiro faltando.
‫Maravilhoso.
‫Isso significa que finalmente o quadro de dados de teste tem os mesmos recursos de nosso quadro de dados de treinamento.
‫Podemos fazer previsões.
‫Vamos fazer isso para fazer previsões sobre os dados de teste.
‫Maravilhoso.
‫Então, vamos testar Reds igual a D. F. teste em um modelo ideal.
‫Portanto, nosso modelo ideal não prevê D. F. teste.
‫Boom, funcionou, e então vamos dar uma olhada, eles deveriam ser todos como preços, uma variedade de preços,
‫e qual será o tamanho do nosso quadro de teste?
‫Portanto, esses são todos os preços de venda que previmos.
‫Portanto, doze mil quatrocentos e cinquenta e sete amostras.
‫Mas não vai nos ajudar em um formato de array porque Kagle espera que seja.
‫Em um data frame com duas colunas, vendas e preço de venda, o que podemos fazer, podemos transformá-lo nisso.
‫Portanto, formate as previsões no mesmo formato que o Kagle busca.
‫Fizemos algumas previsões, mas ainda não estão no mesmo formato que Hagel está pedindo.
‫Agora, vamos apenas vincular essa avaliação aqui para sabermos que podemos ir lá.
‫OK, então como faríamos isso?
‫Bem, precisamos da coluna South Side e do preço de venda.
‫As previsões para o que poderíamos fazer é apenas fazer um simples quadro de dados com propagação de morte igual ao quadro de dados PD, de
‫forma que o quadro de dados vazio se degrada.
‫A coluna de ideias de vendas será apenas o ID de vendas do teste, para que possamos chegar ao valor das vendas de teste.
‫Eu espero que precise ser a mesma capitalização e então o preço de venda será testado.
‫Então, apenas alura aqui e depois vamos dar uma olhada em D. F. desfiles.
‫Estrondo.
‫Aqui vamos nós.
‫Veja isso, que emocionante.
‫Temos um envio que poderíamos enviar para esta competição de vacas, mas no momento, enquanto esta competição
‫de vacas não está mais acontecendo, mas é um exemplo de como você pode obter seus
‫dados em um formato que está solicitando e então para exportar isso.
‫Como você pode fazer isso?
‫Bem, se quisermos exportar isso para CSFI, podemos fazer algo como DFPS, Red Dot para colocar um pequeno
‫comentário aqui.
‫Exporte os dados de previsão para ver, pois eles os colocarão nos dados e faremos o teste.
‫Previsões, algo fácil, ponto, CSB e índice é igual a falso.
‫Maravilhoso.
‫Na verdade, eu sei que este é um livro azul para escavadeiras.
‫Vamos ver se isso vai exportar.
‫Vamos subir em nossa pasta de dados.
‫Temos essas previsões de teste?
‫Dot CSFI maravilhoso.
‫OK, agora temos algumas previsões de teste.
‫Não podemos realmente avaliá-los, entretanto, porque não temos os rótulos de verdade do terreno para o conjunto de dados de
‫teste.
‫É por isso que estávamos fazendo nossa avaliação no conjunto de dados de validação.
‫Então, o que podemos olhar para uma coisa final para encerrar este projeto é a importância dos recursos.
‫Então, acabamos de usar os padrões.
‫Onde fica aqui?
‫Quando fazemos previsões sobre os dados de teste, usamos os padrões que nosso modelo encontrou no conjunto de dados de treinamento
‫para fazer algumas previsões sobre o preço de venda.
‫E esses padrões são como cada uma dessas colunas contribui para prever o preço de venda.
‫Portanto, uma coisa lógica ou uma boa ideia para descobrir seria a importância do recurso, que eram colunas aqui ou quais
‫recursos significam mais quando o modelo estava tentando fazer uma previsão.
‫Então, vamos fazer isso no próximo vídeo.