‫好吧, 我会的
‫现在我们有了一个庞大的函数来预处理数据｡
‫让我们试着运行我们刚刚导入的DF测试, 并试着做出一些预测｡
‫所以我们把它引进了这里｡
‫尝试对它进行一些预测, 但没有成功, 因为它与定型数据的格式不同｡
‫让我们通过预处理数据来运行它｡
‫如果我们做得正确, 它将对DF测试做出与我们对训练数据相同的更改｡
‫我们来看看这里｡
‫DF测试实际上等于我们在这里放置一个小的公共进程测试数据, 我们可能只是重新实例化, 以确保我们已经｡
‫我们要按shift键, 从这里进入, 再从这里进入, 只是为了确保这些细胞已经运行｡
‫我写了一个函数, 然后不运行它, 所以它实际上不工作｡
‫漂亮的过程数据df测试, 然后我们应该能够检查出来, 通过去df测试头｡
‫OC 101列｡
‫看起来好多了｡
‫所以我们上｡
‫我们比一开始多了几个专栏｡
‫我们回到这里, 从52列开始｡
‫现在, 如果我们从这里过去｡
‫好吧, 我会的
‫最后, 有几个人失踪了｡
‫好吧, 我会的
‫所以它将缺少销售价格列｡
‫好吧, 有道理｡
‫但X列车还是一个异状｡
‫所以我们有101对102列｡
‫现在, 如果你们还记得, 在上一个视频的结尾, 我要求思考一下这个函数可能会在哪里中断｡
‫如果你不确定, 没关系｡
‫我曾多次遇到过这种情况, 就在我们试图将训练数据或测试数据与训练数据格式相同的过程中｡
‫实际情况是, 导入测试数据时, 测试数据与训练数据略有不同, 例如,
‫让我演示一下我们正在进行模型驱动EDA, 因此我们将再次尝试进行预测｡
‫因此, 对更新后的测试数据进行预测｡
‫我们去检验价差等于理想模型预测DF检验｡
‫我们再次获得价值｡
‫等一下｡
‫我刚处理过｡
‫你怎么了？
‫我们去看看
‫模型的特征数必须与导入模型匹配, 特征数为102｡
‫好吧, 这就是我们的模特所接受的训练｡
‫并输入特征和101｡
‫嗯嗯嗯
‫嗯, 我们刚去x线列车的时候看到的｡
‫总共有102列｡
‫因此, 测试数据框架和训练数据框架的列数是不同的｡
‫这就是为什么我们的机器学习模型不起作用｡
‫那么, 我们如何找出差异所在呢？
‫我们可以使用columns属性并将其转换为集合｡
‫我们来看看｡
‫因此, 我们可以使用python集合来找出列之间的差异｡
‫如果你听说过集合, 它们基本上是一个列表, 其中只有唯一的值｡
‫因此, 我们可以设置X系列列减去设置DF测试列｡
‫现在它将告诉我们哪些列是不正确的｡
‫拍卖师的想法是否缺失｡
‫因此, 我们的DF测试没有列｡
‫缺少拍卖人ID｡
‫这意味着, 当我们根据函数导入测试数据帧时, 它没有丢失任何拍卖ID值｡
‫因此, 我们可以做的是手动更新DF测试数据帧上的一列, 使拍卖ID的所有假值都丢失,
‫因为没有列拍卖商ID, 所以这是有｡
‫如果你不能告诉我有麻烦说拍卖ID的原因, 我们的DF测试数据帧没有列命名为这个, 对, 这个,
‫这个｡
‫我强调的是因为所有的拍卖人ID值都是在DF测试中填写的｡
‫因此, 我们必须手动调整DF测试, 使其具有拍卖人ID｡
‫缺少列｡
‫这就像把F测试加进去一样简单｡
‫我们把这个复制到这里｡
‫我们将创建一个新列, 并将其设置为false, 因为它没有缺失值.
‫所以df点头现在｡
‫哎呀dfe测试头错误的数据帧｡
‫所以df测试头102列｡
‫真漂亮｡
‫所以如果我们直接走到最后, 它应该有｡
‫缺少拍卖人ID｡
‫好极了｡
‫所以这意味着终于｡
‫现在, 我们的测试数据帧具有与训练数据帧相同的特性｡
‫我们可以做出预测｡
‫我们开始吧｡
‫因此, 对测试数据进行预测｡
‫好极了｡
‫所以我们要在理想模型上测试利差等于df｡
‫因此, 我们的理想模型得到了预测df检验｡
‫轰｡
‫这招奏效了｡
‫让我们来看看｡
‫这些都应该像价格一样, 是一组价格｡
‫它将是我们的测试数据框架有多大？
‫这些是我们预测的所有销售｡
‫12, 457个样本, 但在数组格式中, 它对我们没有帮助, 因为Kaggle希望它是｡
‫在包含两列销售ID､ 销售价格的数据帧中｡
‫所以我们能做的, 就是把它变成那样｡
‫因此, 将预测格式设置为Kaggle所追求的格式｡
‫我们做了一些预测, 但它们还没有达到Kaggle要求的格式｡
‫现在, 我们将链接此处的评估, 以便我们知道我们可以到达那里｡
‫好吧, 我会的
‫那么我们该怎么做呢？
‫好吧, 我们需要销售ID列和销售价格预测｡
‫所以我们可以做的就是让一个简单的数据帧df pred等于pd数据帧｡
‫因此, 空数据帧df spread的销售ID列将是DF测试中的销售ID,
‫因此我们可以等于DF测试销售ID｡
‫哦, 那需要相同的资本化｡
‫然后销售价格将是测试点差｡
‫这里是我们的数组, 然后让我们看看DF排列｡
‫轰｡
‫我们走吧｡
‫你看那个｡
‫真令人兴奋
‫我们有一个作品可以提交给这个比赛｡
‫但目前, 这个好吧, 这个有线电视比赛已经不运行了｡
‫但这只是一个示例, 说明了如何将数据转换为所需的格式, 然后将其导出｡
‫你会怎么做？
‫如果我们想将其导出为CSV格式, 我们可以做一些类似于DF Preds dot的操作, 在此处添加一些注释｡
‫将预测数据导出到CSV｡
‫我们将把它输入数据, 然后测试预测｡
‫简单的点csv和索引等于假｡
‫好极了｡
‫或者实际上, 没有｡
‫这是推土机蓝皮书｡
‫我们看看能不能出口｡
‫让我们进入数据文件夹｡
‫我们有测试预测吗？
‫CSV格式｡
‫好极了｡
‫好吧, 我会的
‫现在我们有了一些测试预测｡
‫但是, 我们无法真正评估这些, 因为我们没有测试数据集的地面实况标签｡
‫这就是我们对验证数据集进行评估的原因｡
‫因此, 我们可能会看到结束这个项目的最后一件事是功能重要性｡
‫所以我们已经使用了我们的模式｡
‫它在哪里？
‫当我们对测试数据进行预测时, 我们已经使用了模型在训练数据集中找到的模式来对销售进行一些预测｡
‫而这些模式就是这些列中的每一列是如何对预测销售做出贡献的｡
‫因此, 一个合乎逻辑的事情或一个好主意是, 在特征重要性方面, 当模型试图做出预测时,
‫这里的哪些列或哪些特征最有意义｡
‫让我们在下一个视频中进行演示｡