‫Bien, ahora tenemos esta enorme función que preprocesará nuestros datos.
‫Intentemos ejecutar nuestra prueba DFG que acabamos de ver aquí e intentamos hacer algunas predicciones, así que lo importamos aquí, intentamos
‫hacer algunas predicciones, pero no funcionó porque no es el mismo formato que los datos
‫de entrenamiento. .
‫Vamos a ejecutarlo a través de nuestros datos preprocesados y con suerte.
‫Si lo hemos hecho correctamente, se realizarán los mismos cambios en D. F. prueba como tenemos en los datos de
‫entrenamiento.
‫Así que vayamos aquí, deftest que él llama, en realidad pondremos un pequeño comentario aquí, procesaremos los datos de prueba y podríamos simplemente volver a crear una
‫instancia para asegurarnos de que lo hemos hecho.
‫Cambiemos de velocidad, cambiemos aquí solo para asegurarnos de que estas celdas se hayan ejecutado, he sido conocido por escribir una
‫función y luego no ejecutar la celda.
‫Entonces, en realidad, no funciona.
‫Datos preprocesados, prueba de ADN, y luego deberíamos poder comprobarlo yendo de puerta en puerta.
‫Bien, 101 columnas, todo se ve mejor, así que estamos arriba, estamos algunas columnas más arriba de lo que comenzamos.
‫Regresamos y comenzamos con 52 columnas.
‫Ahora, si pasamos por aquí.
‫Bien, al final, faltan algunos, de acuerdo.
‫Bien, entonces le faltará la columna de precios de venta, está bien, eso tiene sentido, pero todavía una forma
‫diferente para entrenar.
‫Así que tenemos ciento uno eran ciento dos columnas.
‫Y ahora, si recuerdas, al final del último video, pedí que pensaras dónde podría fallar
‫esta función.
‫Y si no está seguro, está bien, me he encontrado con esto muchas veces, ¿verdad? En el proceso
‫de intentar hacer que nuestros datos de entrenamiento o nuestros datos de prueba tengan el mismo formato que nuestros datos de entrenamiento.
‫Y lo que es, es que los datos de prueba, cuando los importamos, son ligeramente diferentes a los datos de entrenamiento,
‫como en permítanme demostrar que estamos haciendo modelos.
‫Entonces intentaremos hacer una predicción nuevamente.
‫Así que haga predicciones sobre los datos de prueba actualizados.
‫Vamos a difundir el modelo ideal del águila.
‫No prediga la prueba.
‫Recuperamos valor nunca más.
‫Espera, lo acabo de preprocesar, ¿qué pasa?
‫Vamos a ver.
‫El número de características del modelo debe coincidir con el modelo de importación y las características son una o dos.
‫Bien, eso es lo que nuestro modelo ha sido entrenado y características de entrada y uno a uno.
‫Mmm.
‫Lo que acabamos de ver es esto cuando fuimos al tren X.
‫Adelante.
‫Eso es ciento dos columnas.
‫Entonces, hay una diferencia en la cantidad de columnas que tienen nuestro marco de datos de prueba y nuestro marco de datos de entrenamiento,
‫por lo que nuestro modelo de aprendizaje automático no funciona.
‫Entonces, ¿cómo averiguaríamos dónde está la diferencia, qué podemos hacer usando el atributo de columnas
‫y convirtiéndolas en conjuntos?
‫Echemos un vistazo para que podamos encontrar en qué se diferencian las columnas usando un conjunto de Python.
‫Si ha oído hablar de conjuntos, básicamente son una lista con valores únicos en ellos.
‫Entonces podemos establecer X columnas de tren, menos el conjunto D. F. Columnas de prueba.
‫Ahora, esto nos dirá qué columnas son incorrectas.
‫Oh, faltan ideas de subastador.
‫Entonces, nuestra prueba DFG no tiene columna, falta la identificación del subastador.
‫Entonces, lo que eso significa es que cuando importamos nuestro marco de datos de prueba, de acuerdo con nuestra función, no tuvo ninguna
‫subasta I. D. valores que faltan.
‫Entonces, lo que podemos hacer es actualizar manualmente una columna en nuestro marco de datos de prueba DF para que falten todos los valores falsos para la
‫ID de subasta porque la razón es que no hay una ID de subastador de columna y esto es si no puede decirlo, estoy
‫tener problemas para decir idee de subastador.
‫La razón por la que nuestro marco de datos de prueba DF no tiene una columna con este nombre.
‫Derecha.
‫Esto, esto de aquí.
‫Lo que estoy destacando es porque todos los valores de ID del subastador se completaron en D. F. prueba.
‫Entonces, lo que tenemos que hacer es ajustar manualmente D. F. prueba para tener ID de subastador falta la columna y esto es
‫tan simple como agregar la prueba simplemente copiará esto aquí.
‫Así que creamos una nueva columna y la configuraremos solo para Fox porque no tenía ningún valor faltante.
‫Así que Def Goodhead y ahora.
‫Vaya, Dev, prueba el cabezal de prueba incorrecto, hoy diferente del cabezal de prueba, ciento dos columnas, hermoso.
‫Entonces, si llegamos al final, debería haber perdido la identificación del subastador.
‫Maravilloso.
‫Entonces, esto significa que finalmente ahora el marco de datos de prueba tiene las mismas características que nuestro marco de datos de entrenamiento.
‫Podemos hacer predicciones.
‫Hagámoslo para hacer predicciones sobre los datos de prueba.
‫Maravilloso.
‫Así que probaremos que los rojos sean iguales a D. F. prueba en un modelo ideal.
‫Entonces nuestro modelo ideal no predice D. F. prueba.
‫Boom, eso funcionó, y luego echemos un vistazo, todos deberían ser como precios, una variedad de
‫precios, y ¿qué tan grande es nuestro marco de prueba?
‫Estos son todos los precios de venta que hemos predicho.
‫Entonces doce mil cuatrocientos cincuenta y siete muestras.
‫Pero no nos ayudará en un formato de matriz porque Kagle espera que lo sea.
‫En un marco de datos con dos columnas, venta y precio de venta, lo que podemos hacer, podemos convertirlo en eso.
‫Así que formatee las predicciones en el mismo formato que busca Kagle.
‫Hicimos algunas predicciones, pero aún no están en el mismo formato que pide Hagel.
‫Ahora, solo enlazaremos esa evaluación aquí para saber que podemos ir allí.
‫Bien, entonces, ¿cómo haríamos esto?
‫Bueno, necesitamos la columna del lado sur y necesitamos el precio de venta.
‫Las predicciones de lo que podríamos hacer es simplemente hacer que un marco de datos simple difiera la muerte sea igual al marco de datos de PD,
‫por lo que el marco de datos vacío se degrada.
‫La columna de ideas de ventas solo será el ID de ventas de la prueba para que podamos igualar las ventas de prueba.
‫Espero que sea la misma capitalización y luego se probará el precio de venta.
‫Así que solo alura aquí y luego echemos un vistazo a D. F. desfiles.
‫Auge.
‫Aquí vamos.
‫Mira eso, qué emocionante.
‫Tenemos una presentación que podríamos enviar a esta competencia de vacas, pero en este momento, mientras esta
‫competencia de vacas ya no se está ejecutando, es un ejemplo de cómo puede obtener sus
‫datos en un formato que solicita y luego para exportar eso.
‫¿Cómo puedes hacer eso?
‫Bueno, si quisiéramos exportar esto a CSFI, podríamos hacer algo como DFPS, Red Dot para poner un pequeño
‫comentario aquí.
‫Exporte datos de predicción para verlos, ya que los pondrán en datos y lo probaremos.
‫Predicciones, algo fácil, punto, CSB e índice es igual a falso.
‫Maravilloso.
‫De hecho, sé que este es el libro azul de las excavadoras.
‫Veremos si eso se exportará.
‫Subamos a nuestra carpeta de datos.
‫¿Tenemos esas predicciones de prueba?
‫Dot CSFI maravilloso.
‫Bien, y ahora tenemos algunas predicciones de prueba.
‫Sin embargo, realmente no podemos evaluarlos porque no tenemos las etiquetas de verdad básica para el conjunto de datos de
‫prueba.
‫Es por eso que estábamos haciendo nuestra evaluación del conjunto de datos de validación.
‫Entonces, lo que podríamos considerar una última cosa para concluir este proyecto es la importancia de las características.
‫Así que acabamos de usar los patrones.
‫Donde esta aqui
‫Cuando hacemos predicciones sobre los datos de prueba, usamos los patrones que nuestro modelo ha encontrado en el conjunto de datos de
‫entrenamiento para hacer algunas predicciones sobre el precio de oferta.
‫Y estos patrones son la forma en que cada una de estas columnas contribuye a predecir el precio de venta.
‫Entonces, una cosa lógica o una buena idea de descifrar sería la importancia de las características, cuáles eran las columnas aquí o
‫qué características significaban más cuando el modelo intentaba hacer una predicción.
‫Así que hagámoslo en el siguiente video.