‫Tamam.
‫Şimdi elimizde verilerimizi ön işleme tabi tutacak devasa bir fonksiyon var.
‫Az önce buraya aktardığımız DF testimizi çalıştıralım ve bazı tahminlerde bulunmaya çalışalım.
‫Biz de buraya ithal ettik.
‫Üzerinde bazı tahminler yapmaya çalıştım, ancak eğitim verileriyle aynı formatta olmadığı için işe
‫yaramadı.
‫Bunu ön işlem verilerimiz üzerinden çalıştıralım ve umalım ki.
‫Eğer bunu doğru bir şekilde yaptıysak, eğitim verilerinde yaptığımız değişikliklerin aynısını DF testinde de yapacaktır.
‫Şuraya gidelim.
‫DF test eşitleri aslında buraya test verilerini işlemek için küçük bir ortak koyacağız ve sahip olduğumuzdan emin olmak için yeniden
‫örnekleyebiliriz.
‫Bu hücrelerin çalıştığından emin olmak için shift tuşuna basacağız, buraya gireceğiz, buraya kaydıracağız.
‫Bir fonksiyon yazıp daha sonra hücreyi çalıştırmamakla ünlüyüm, bu yüzden aslında çalışmıyor.
‫Oldukça işlem verisi df test ve sonra df test head'e giderek kontrol edebilmeliyiz.
‫OC 101 sütunları.
‫Daha iyi görünüyor.
‫Sıra bizde.
‫Başladığımızdan bu yana epey bir sütun yükseldik.
‫Buraya geri dönüyoruz ve 52 sütunla başlıyoruz.
‫Şimdi, eğer buradan geçersek.
‫Tamam.
‫Sonunda, epeyce eksik var.
‫Tamam.
‫Bu yüzden satış fiyatı sütunu eksik olacak.
‫Tamam, bu mantıklı.
‫Ama yine de X treninden farklı bir şekil.
‫Yani 101'e karşı 102 sütunumuz var.
‫Ve şimdi, hatırlarsanız, geçen videonun sonunda, bu işlevin nerede kırılabileceği hakkında düşünmenizi
‫istemiştim.
‫Emin değilseniz, sorun değil.
‫Eğitim verilerimizi veya test verilerimizi eğitim verilerimizle aynı formatta oluşturmaya
‫çalışırken birçok kez bununla karşılaştım.
‫Test verisi, içe aktardığımızda eğitim verisinden biraz farklıdır, model güdümlü EDA yaptığımızı
‫göstermeme izin verin, bu yüzden tekrar bir tahmin yapmaya çalışacağız.
‫Bu yüzden güncellenmiş test verileri üzerinden tahminler yapın.
‫Eşit ideal model tahmin DF testine gidiyoruz.
‫Tekrar değer kazanıyoruz.
‫Dur bakalım.
‫Sadece işledim.
‫Sorun ne?
‫Şuna bir bakalım.
‫Modelin özellik sayısı içe aktarılan modelle eşleşmelidir ve özellik sayısı 102'dir.
‫Tamam, modelimiz bunun üzerinde eğitildi.
‫Ve giriş özellikleri ve 101.
‫Hmm.
‫Az önce nokta kafayı eğitmeye gittiğimizde bunu gördük.
‫Bu 102 sütun eder.
‫Dolayısıyla, test veri çerçevemiz ile eğitim veri çerçevemizin sahip olduğu sütun sayısında bir fark vardır.
‫Bu nedenle makine öğrenimi modelimiz çalışmıyor.
‫Peki farkın nerede olduğunu nasıl anlayacağız?
‫Bunu sütunlar özelliğini kullanarak ve bunları kümelere dönüştürerek yapabiliriz.
‫Bir göz atalım.
‫Böylece bir python seti kullanarak sütunların nasıl farklılaştığını bulabiliriz.
‫Kümeleri duyduysanız, bunlar temelde içinde yalnızca benzersiz değerler bulunan bir listedir.
‫Böylece set X eğitim sütunları eksi
‫set DF test sütunlarına gidebiliriz.
‫Ve şimdi bu bize hangi sütunların hatalı olduğunu söyleyecek.
‫Müzayedecinin fikirleri eksik mi?
‫Yani DF testimizde sütun yok.
‫AUCTIONEER ID eksik.
‫Bunun anlamı, test veri çerçevemizi işlevimize göre içe aktardığımızda, eksik olan herhangi bir açık artırma
‫kimliği değerine sahip olmadığıdır.
‫Bu nedenle yapabileceğimiz şey, DF test veri çerçevemizdeki bir sütunu manuel olarak güncelleyerek açık artırma kimliği için tüm yanlış
‫değerlerin eksik olmasını sağlamaktır, çünkü açık artırma kimliği sütunu olmadığından bu durum yaşanmaktadır.
‫Açık artırmacı kimliğini söylemekte zorlandığımı anlayamıyorsanız, DF test veri çerçevemizin bu doğru
‫bu burada adlı bir sütunu olmamasının nedeni.
‫Vurguladığım şey, tüm müzayedeci kimlik değerlerinin DF testinde doldurulmuş olmasıdır.
‫Bu yüzden yapmamız gereken DF testini müzayedeci kimliğine sahip olacak şekilde manuel olarak ayarlamaktır.
‫Sütun eksik.
‫Ve bu, F testini eklemek kadar basittir.
‫Bunu buraya kopyalayacağız.
‫Bu yüzden yeni bir sütun oluşturacağız ve eksik değer olmadığı için bunu sadece false olarak ayarlayacağız.
‫DF nokta kafa ve şimdi.
‫Oops dfe test kafası yanlış veri çerçevesi.
‫Yani df test kafası 102 sütun.
‫Çok güzel.
‫Sonuna doğru gelirsek, olması gerekirdi.
‫AUCTIONEER ID eksik.
‫Harika.
‫Yani bu nihayet demek oluyor.
‫Şimdi test veri çerçevemiz eğitim veri çerçevemizle aynı özelliklere sahiptir.
‫Tahminlerde bulunabiliriz.
‫Hadi yapalım şu işi.
‫Bu yüzden test verileri üzerinde tahminler yapın.
‫Harika.
‫Bu yüzden ideal bir model üzerinde spread eşittir df testini yapacağız.
‫Yani ideal modelimiz df testini tahmin etti.
‫Bum.
‫İşe yaradı.
‫Ve bir bakalım.
‫Bunların hepsi fiyat gibi olmalıdır, bir dizi fiyat.
‫Ve test veri çerçevemiz ne kadar büyük olacak?
‫Yani bunlar tahmin ettiğimiz satış fiyatları.
‫Yani 12.457 örnek, ancak Kaggle bunu beklediği için bir dizi biçiminde bize yardımcı olmayacak.
‫Satış kimliği ve satış fiyatı sütunlarını içeren bir veri çerçevesi.
‫Yani yapabileceğimiz şey, onu buna dönüştürebilmek.
‫Bu yüzden tahminleri Kaggle'ın peşinde olduğu formatta biçimlendirin.
‫Bazı tahminler yaptık, ancak bunlar henüz Kaggle'ın istediği formatta değil.
‫Şimdi, bu değerlendirmeyi buraya bağlayacağız, böylece oraya gidebileceğimizi bileceğiz.
‫Tamam.
‫Peki bunu nasıl yapacağız?
‫Satış kimliği sütununa ve satış fiyatı tahminine ihtiyacımız var.
‫Bu yüzden yapabileceğimiz şey basit bir veri çerçevesi df pred eşittir pd veri çerçevesi yapmaktır.
‫Yani boş veri çerçevesi df, satış kimliği sütununu yayar, sadece DF testinden satış kimliği olacaktır, böylece
‫DF test satış kimliğine eşit olabiliriz.
‫Aynı büyük harfle yazılması gerekiyor.
‫Ve sonra satış fiyatı test spreadleri olacak.
‫Burada sadece dizimiz var ve sonra DF spreadlerine bir göz atalım.
‫Bum.
‫İşte oldu.
‫Şuna bak.
‫Ne kadar heyecan verici.
‫Bu yarışmaya sunabileceğimiz bir başvurumuz var.
‫Ancak şu anda, bu kuyu, bu kablo yarışması artık devam etmiyor.
‫Ancak bu, verilerinizi istediği bir formatta nasıl alabileceğinize ve ardından bunu nasıl dışa aktarabileceğinize dair bir örnektir.
‫Bunu nasıl yapabilirsiniz?
‫Bunu CSV'ye aktarmak istersek, buraya küçük bir yorum koymak için DF Preds dot gibi bir şey yapabiliriz.
‫Tahmin verilerini CSV'ye aktarın.
‫Bunu verilere dökeceğiz ve tahminleri test edeceğiz.
‫Kolay bir şey nokta csv ve dizin eşittir yanlış.
‫Harika.
‫Ya da aslında, hayır.
‫Bu buldozerler için Mavi Kitap.
‫Bunun ihraç edilip edilmeyeceğini göreceğiz.
‫Veri klasörümüze gidelim.
‫Test tahminlerimiz var mı?
‫CSV.
‫Harika.
‫Tamam.
‫Ve şimdi elimizde bazı test tahminleri var.
‫Test veri seti için temel gerçek etiketlerine sahip olmadığımız için bunları gerçekten değerlendiremiyoruz.
‫Bu yüzden değerlendirmemizi doğrulama veri seti üzerinde yapıyorduk.
‫Bu projeyi tamamlamak için son olarak bakabileceğimiz şey, özelliklerin önemi.
‫Bu yüzden sadece kalıplarımızı kullandık.
‫Burası neresi?
‫Test verileri üzerinde tahminler yaptığımızda, modelimizin eğitim veri setinde bulduğu kalıpları satış fiyatı
‫üzerinde bazı tahminler yapmak için kullandık.
‫Ve bu kalıplar, bu sütunların her birinin satış fiyatını tahmin etmeye nasıl katkıda bulunduğunu gösterir.
‫Dolayısıyla, model bir tahminde bulunmaya çalışırken burada hangi sütunların ya da hangi özelliklerin en önemli olduğunu
‫anlamak mantıklı bir şey ya da iyi bir fikir olacaktır.
‫Bunu bir sonraki videoda yapalım.