‫ตกลง.
‫ตอนนี้เรามีฟังก์ชั่นที่จะประมวลผลข้อมูลของเราล่วงหน้า
‫ลองทำการทดสอบ DF ของเราที่เราเพิ่งนำเข้ามาและลองทำการคาดคะเน
‫เราจึงนำเข้ามาไว้ที่นี่
‫พยายามคาดคะเนบางอย่าง แต่ก็ไม่ได้ผลเพราะไม่ใช่รูปแบบเดียวกับข้อมูลการฝึก
‫ลองใช้ข้อมูลก่อนการประมวลผลของเราและหวังว่า
‫หากเราทำอย่างถูกต้อง ก็จะทำการเปลี่ยนแปลงแบบเดียวกันกับการทดสอบ DF เช่นเดียวกับที่เรามีในข้อมูลการฝึก
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫การทดสอบ DF เท่ากับที่จริงแล้วเราจะใส่ข้อมูลการทดสอบกระบวนการทั่วไปเล็กน้อยที่นี่และเราอาจสร้างอินสแตนซ์ใหม่เพื่อให้แน่ใจว่าเราได้
‫เราจะกด shift ป้อนที่นี่ เลื่อนมาที่นี่ เพียงเพื่อให้แน่ใจว่าเซลล์เหล่านี้ทำงาน
‫ฉันมีชื่อเสียงในการเขียนฟังก์ชันและไม่ได้ใช้งานเซลล์ ดังนั้นจึงใช้งานไม่ได้จริง
‫ประมวลผลข้อมูล df ทดสอบแล้วเราควรตรวจสอบได้โดยไปที่หัวทดสอบ df
‫OC 101 คอลัมน์
‫อ่า ดูดีขึ้นแล้ว
‫ดังนั้นเราจึงขึ้น
‫เรารวบรวมคอลัมน์บางส่วนจากสิ่งที่เราเริ่มด้วย
‫เรากลับมาที่นี่ และเราเริ่มต้นด้วย 52 คอลัมน์
‫ทีนี้ถ้าเราผ่านที่นี่
‫ตกลง.
‫ในตอนท้ายมีบางอย่างที่ขาดหายไป
‫ไม่เป็นไร.
‫ตกลง.
‫จะไม่มีคอลัมน์ราคาขาย
‫โอเค นั่นก็สมเหตุสมผล
‫แต่ยังคงรูปร่างที่แตกต่างไปจากรถไฟ X
‫เรามี 101 กับ 102 คอลัมน์
‫และตอนนี้ ถ้าคุณจำได้ ในช่วงท้ายของวิดีโอที่แล้ว ฉันขอให้คิดว่าฟังก์ชันนี้จะพังตรงไหน
‫และถ้าคุณไม่มั่นใจก็ไม่เป็นไร
‫ฉันเจอสิ่งนี้มาหลายครั้งแล้ว ในกระบวนการพยายามทำให้ข้อมูลการฝึกหรือข้อมูลการทดสอบของเราอยู่ในรูปแบบเดียวกับข้อมูลการฝึกของเรา
‫และสิ่งที่เป็น ก็คือ ข้อมูลการทดสอบ เมื่อเรานำเข้า ต่างจากข้อมูลการฝึกเล็กน้อย ดังที่ฉันจะแสดงให้เห็น
‫ว่าเรากำลังทำ EDA ที่ขับเคลื่อนด้วยแบบจำลอง ดังนั้นเราจะพยายามคาดการณ์อีกครั้ง
‫ดังนั้นให้คาดการณ์ข้อมูลการทดสอบที่อัปเดต
‫เราไปทดสอบการแพร่กระจายเท่ากับแบบจำลองอุดมคติทำนายการทดสอบ DF
‫เราได้รับคุณค่าอีกครั้ง
‫เดี๋ยว.
‫ฉันเพิ่งประมวลผลมัน
‫มีอะไรผิดปกติ?
‫ลองตรวจสอบดู
‫จำนวนคุณลักษณะของแบบจำลองต้องตรงกับรูปแบบการนำเข้าและคุณลักษณะคือ 102
‫โอเค นั่นคือสิ่งที่โมเดลของเราได้รับการฝึกอบรมมา
‫และคุณสมบัติการป้อนข้อมูลและ 101
‫อืม.
‫เราเพิ่งเห็นนี่ตอนเราไป x หัวดอทรถไฟ
‫นั่นคือ 102 คอลัมน์
‫ดังนั้นจึงมีความแตกต่างในจำนวนคอลัมน์ที่กรอบข้อมูลการทดสอบและกรอบข้อมูลการฝึกอบรมของเรามี
‫เหตุใดโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเราจึงไม่ทำงาน
‫แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าต่างกันตรงไหน?
‫เราสามารถทำได้โดยใช้แอตทริบิวต์ของคอลัมน์และเปลี่ยนเป็นชุด
‫มาดูกันเลย
‫ดังนั้นเราจึงสามารถค้นหาความแตกต่างของคอลัมน์โดยใช้ชุดหลาม
‫หากคุณเคยได้ยินเกี่ยวกับเซต พวกมันก็คือรายการที่มีค่าที่ไม่ซ้ำกันเท่านั้น
‫เราสามารถตั้งค่าคอลัมน์
‫X train ลบด้วย set คอลัมน์ทดสอบ DF
‫และตอนนี้กำลังจะบอกเราว่าคอลัมน์ใดไม่ถูกต้อง
‫ความคิดของผู้ประมูลหายไปหรือไม่
‫ดังนั้นการทดสอบ DF ของเราจึงไม่มีคอลัมน์
‫ไม่มีรหัสผู้ประมูล
‫นั่นหมายความว่าเมื่อเรานำเข้ากรอบข้อมูลทดสอบตามฟังก์ชันของเรา ไม่มีค่ารหัสการประมูลที่ขาดหายไป
‫ดังนั้นสิ่งที่เราสามารถทำได้คืออัปเดตคอลัมน์ด้วยตนเองในกรอบข้อมูลการทดสอบ DF ของเราเพื่อให้มีค่าเท็จทั้งหมดสำหรับ
‫ID การประมูลหายไปเนื่องจากเหตุผลที่ไม่มี ID ผู้ประมูลคอลัมน์จึงมีอยู่
‫หากคุณไม่สามารถบอกได้ว่าฉันกำลังมีปัญหาในการบอกรหัสผู้ประมูลว่าเหตุใด dataframe การทดสอบ DF ของเราจึงไม่มีคอลัมน์ที่ตั้งชื่อสิ่งนี้ไว้ที่นี่
‫สิ่งที่ฉันเน้นคือเพราะค่ารหัสผู้ประมูลทั้งหมดถูกกรอกในการทดสอบ DF
‫ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำคือปรับการทดสอบ DF ด้วยตนเองเพื่อให้มีรหัสผู้ประมูล
‫ไม่มีคอลัมน์
‫และนี่ก็ง่ายพอๆ กับการเพิ่ม F test go
‫เราจะคัดลอกสิ่งนี้ที่นี่
‫เราจะสร้างคอลัมน์ใหม่และตั้งค่าเป็นเท็จเพราะมันไม่มีค่าที่ขาดหายไป
‫ดังนั้น df dot head และตอนนี้
‫อ๊ะ dfe หัวทดสอบเฟรมข้อมูลผิด
‫ดังนั้น df หัวทดสอบ 102 คอลัมน์
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นถ้าเรามาถูกทางที่สุดก็ควรจะมี
‫ไม่มีรหัสผู้ประมูล
‫มหัศจรรย์.
‫นี่หมายความว่าในที่สุด
‫ตอนนี้ดาต้าเฟรมทดสอบของเรามีคุณสมบัติเหมือนกับดาต้าเฟรมการฝึกอบรมของเรา
‫เราสามารถทำนายได้
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นให้คาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นเราจะไปทดสอบสเปรดเท่ากับการทดสอบ df บนโมเดลในอุดมคติ
‫ดังนั้นโมเดลในอุดมคติของเราจึงได้ทำนายการทดสอบ df
‫บูม.
‫ที่ทำงาน
‫และมาดูกัน
‫ทั้งหมดนี้ควรเป็นเหมือนราคา อาร์เรย์ของราคา
‫และกรอบข้อมูลการทดสอบของเราจะมีขนาดใหญ่แค่ไหน?
‫นี่คือราคาขายทั้งหมดที่เราคาดการณ์ไว้
‫ดังนั้น 12,457 ตัวอย่าง แต่จะไม่ช่วยเราในรูปแบบอาร์เรย์เพราะ Kaggle คาดหวังให้เป็นเช่นนั้น
‫ใน dataframe ที่มีรหัสการขายสองคอลัมน์ ราคาขาย
‫สิ่งที่เราสามารถทำได้ เราสามารถแปลงเป็นสิ่งนั้นได้
‫ดังนั้นการจัดรูปแบบการคาดคะเนให้อยู่ในรูปแบบเดียวกับที่ Kaggle ตามมา
‫เราได้คาดการณ์ไว้แล้ว แต่ยังไม่อยู่ในรูปแบบเดียวกับที่ Kaggle ร้องขอ
‫ตอนนี้ เราจะเชื่อมโยงการประเมินที่นี่ เพื่อให้เรารู้ว่าเราไปที่นั่นได้
‫ตกลง.
‫แล้วเราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
‫เราต้องการคอลัมน์รหัสการขายและเราต้องการการคาดการณ์ราคาขาย
‫สิ่งที่เราทำได้คือสร้าง dataframe อย่างง่าย df pred เท่ากับ pd dataframe
‫ดังนั้น dataframe df ที่ว่างเปล่าจึงกระจายคอลัมน์ sales ID ไปเป็น ID การขายจากการทดสอบ DF เพื่อให้เราสามารถไปเท่ากับ
‫DF test sales ID ได้
‫โอ้ มันต้องเป็นตัวพิมพ์ใหญ่เหมือนกัน
‫แล้วราคาขายจะเป็นสเปรดทดสอบ
‫แค่อาร์เรย์ของเราตรงนี้ แล้วมาดูที่ DF สเปรดกัน
‫บูม.
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดูนั่นสิ
‫น่าตื่นเต้นแค่ไหน
‫เรามีผลงานที่สามารถส่งเข้าประกวดได้
‫แต่ในขณะนี้ การแข่งขันเคเบิลนี้ไม่ได้ดำเนินอยู่อีกต่อไปแล้ว
‫แต่นั่นเป็นตัวอย่างว่าคุณสามารถรับข้อมูลของคุณในรูปแบบที่ขอแล้วส่งออกได้อย่างไร
‫คุณจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫ถ้าเราต้องการส่งออกสิ่งนี้เป็น CSV เราอาจทำบางอย่างเช่น DF Preds dot เพื่อแสดงความคิดเห็นเล็กน้อยที่นี่
‫ส่งออกข้อมูลการคาดการณ์เป็น CSV
‫เราจะใส่ลงในข้อมูลและเราจะไปทดสอบการคาดการณ์
‫จุดง่าย ๆ csv และดัชนีเท่ากับเท็จ
‫มหัศจรรย์.
‫หรือจริงๆแล้วไม่มี
‫นี่คือ Blue Book สำหรับรถปราบดิน
‫เราจะดูว่ามันจะส่งออกหรือไม่
‫ไปที่โฟลเดอร์ข้อมูลของเรา
‫เรามีการคาดคะเนการทดสอบนั้นหรือไม่?
‫ซีเอสวี
‫มหัศจรรย์.
‫ตกลง.
‫และตอนนี้เรามีการทำนายผลการทดสอบแล้ว
‫เราไม่สามารถประเมินสิ่งเหล่านี้ได้จริงๆ เพราะเราไม่มีป้ายกำกับความจริงพื้นฐานสำหรับชุดข้อมูลการทดสอบ
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เรากำลังทำการประเมินชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้อง
‫ดังนั้นสิ่งที่เราอาจพิจารณาถึงสิ่งสุดท้ายในการสรุปโครงการนี้คือความสำคัญของคุณลักษณะ
‫ดังนั้นเราจึงใช้รูปแบบของเรา
‫ที่นี่ที่ไหน?
‫เมื่อเราคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ เราได้ใช้รูปแบบที่แบบจำลองของเราพบในชุดข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อคาดการณ์ราคาขาย
‫และรูปแบบเหล่านี้เป็นวิธีที่แต่ละคอลัมน์เหล่านี้มีส่วนช่วยในการทำนายราคาขาย
‫ดังนั้น สิ่งที่เป็นตรรกะหรือความคิดที่ดีที่จะคิดออกจะมีความสำคัญต่อคุณลักษณะซึ่งคอลัมน์ใดที่นี่หรือคุณลักษณะใดมีความหมายมากที่สุดเมื่อแบบจำลองพยายามคาดการณ์
‫ลองทำกันในวิดีโอหน้า