‫Được chứ.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có một chức năng khổng lồ này sẽ xử lý trước dữ liệu của chúng tôi.
‫Hãy thử chạy thử nghiệm DF của chúng tôi mà chúng tôi vừa nhập ở đây và thử đưa ra một số dự đoán.
‫Vì vậy, chúng tôi đã nhập khẩu nó ở đây.
‫Cố gắng đưa ra một số dự đoán về nó, nhưng nó không hoạt động vì nó không có cùng định dạng với dữ
‫liệu đào tạo.
‫Hãy chạy nó thông qua dữ liệu tiền xử lý của chúng tôi và hy vọng.
‫Nếu chúng tôi đã làm đúng, nó sẽ thực hiện các thay đổi tương tự trong bài kiểm tra DF như chúng tôi có trên dữ liệu
‫đào tạo.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Kiểm tra DF thực sự là chúng tôi sẽ đưa ra một chút phổ biến ở đây xử lý dữ liệu kiểm tra và chúng tôi có thể chỉ khởi tạo lại để đảm
‫bảo rằng chúng tôi có.
‫Chúng tôi sẽ nhấn shift, nhập vào đây, chuyển vào đây, chỉ để đảm bảo rằng các ô này đã chạy.
‫Tôi đã nổi tiếng trong việc viết một hàm và sau đó không chạy ô nên nó thực sự không hoạt động.
‫Kiểm tra df dữ liệu quy trình khá và sau đó chúng ta sẽ có thể kiểm tra nó bằng cách đi đầu kiểm tra df.
‫OC 101 cột.
‫Ồ, trông đẹp hơn.
‫Vì vậy, chúng tôi lên.
‫Chúng tôi có một vài cột tương đối so với những gì chúng tôi đã bắt đầu.
‫Chúng tôi quay lại đây và bắt đầu với 52 cột.
‫Bây giờ, nếu chúng ta đi qua đây.
‫Được chứ.
‫Cuối cùng, có một số công bằng bị thiếu.
‫Được rồi.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nó sẽ bị thiếu cột giá bán hàng.
‫Được rồi, điều đó có ý nghĩa.
‫Nhưng vẫn là một hình dạng khác với X train.
‫Vì vậy, chúng tôi có 101 so với 102 cột.
‫Và bây giờ, nếu bạn còn nhớ, trong phần cuối của video trước, tôi đã yêu cầu suy nghĩ về vị trí mà chức năng này
‫có thể bị hỏng.
‫Và nếu bạn không chắc chắn, đó là tốt.
‫Tôi đã tình cờ gặp điều này nhiều lần, ngay trong quá trình cố gắng tạo dữ liệu đào tạo hoặc dữ liệu kiểm tra
‫của chúng tôi ở định dạng giống như dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Và nó là gì, là dữ liệu thử nghiệm, khi chúng tôi nhập nó, hơi khác với dữ liệu đào tạo, như để tôi chứng minh
‫rằng chúng tôi đang thực hiện EDA theo mô hình, vì vậy chúng tôi sẽ cố gắng đưa ra dự đoán một lần nữa.
‫Vì vậy, hãy đưa ra dự đoán về dữ liệu kiểm tra được cập nhật.
‫Chúng tôi đi kiểm tra trải rộng mô hình lý tưởng bằng nhau dự đoán kiểm tra DF.
‫Chúng tôi nhận được giá trị một lần nữa.
‫Cầm giữ.
‫Tôi chỉ xử lý nó.
‫Chuyện gì vậy?
‫Hãy cùng kiểm tra nào.
‫Số tính năng của mô hình phải phù hợp với mô hình nhập khẩu và tính năng là 102.
‫Được rồi, đó là những gì mô hình của chúng tôi đã được đào tạo.
‫Và các tính năng đầu vào và 101.
‫Hừ!
‫Chà, chúng tôi chỉ thấy điều này khi chúng tôi đi x đầu tàu.
‫Đó là 102 cột.
‫Vì vậy, có sự khác biệt về số lượng cột mà khung dữ liệu thử nghiệm và khung dữ liệu đào tạo của chúng tôi
‫có.
‫Do đó, tại sao mô hình học máy của chúng tôi không hoạt động.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta sẽ tìm ra sự khác biệt là ở đâu?
‫Chúng ta có thể làm điều đó bằng cách sử dụng thuộc tính cột và biến chúng thành tập hợp.
‫Chúng ta hãy có một cái nhìn.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể tìm thấy các cột khác nhau như thế nào bằng cách sử dụng một tập hợp python.
‫Nếu bạn đã nghe nói về tập hợp, về cơ bản chúng là một danh sách chỉ có các giá trị duy nhất trong chúng.
‫Vì vậy, chúng ta có thể đặt
‫X cột đào tạo trừ đi các cột kiểm tra DF.
‫Và bây giờ điều này sẽ cho chúng ta biết cột nào không chính xác.
‫Có thiếu ý tưởng của người bán đấu giá không.
‫Vì vậy, kiểm tra DF của chúng tôi không có cột.
‫ID AUCTIONEER bị thiếu.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là khi chúng tôi nhập khung dữ liệu thử nghiệm theo chức năng của mình, khung này không có
‫bất kỳ giá trị ID đấu giá nào bị thiếu.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là cập nhật thủ công một cột trên khung dữ liệu kiểm tra DF của chúng tôi để có tất cả các giá
‫trị sai cho ID phiên đấu giá bị thiếu vì lý do là không có ID người đấu giá cột thì điều này đang xảy ra.
‫Nếu bạn không thể cho tôi biết tôi đang gặp sự cố khi nói ID người bán đấu giá lý do tại sao khung dữ liệu thử nghiệm DF của
‫chúng tôi không có cột có tên quyền này, cột này ở đây.
‫Điều tôi làm nổi bật là vì tất cả các giá trị ID của đấu giá viên đều được điền vào trong thử nghiệm DF.
‫Vì vậy việc chúng ta phải làm là điều chỉnh thủ công DF test để có ID đấu giá viên.
‫Thiếu cột.
‫Và điều này cũng đơn giản như thêm bài kiểm tra F đi.
‫Chúng tôi sẽ chỉ sao chép điều này ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo một cột mới và chúng tôi sẽ đặt nó thành false vì nó không có giá trị bị thiếu.
‫Vì vậy, đầu chấm df và bây giờ.
‫Rất tiếc dfe đầu kiểm tra sai khung dữ liệu.
‫Vậy đầu kiểm tra df 102 cột.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đúng đến cùng, nó nên có.
‫ID AUCTIONEER bị thiếu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là cuối cùng.
‫Bây giờ khung dữ liệu thử nghiệm của chúng tôi có các tính năng tương tự như khung dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Chúng tôi có thể đưa ra dự đoán.
‫Hãy làm nó.
‫Vì vậy, hãy đưa ra dự đoán trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thử nghiệm spread bằng df test trên một mô hình lý tưởng.
‫Vì vậy, mô hình lý tưởng của chúng tôi đã kiểm tra df dự đoán.
‫Bùng nổ.
‫Điều đó đã hiệu quả.
‫Và chúng ta hãy xem xét.
‫Tất cả những thứ này phải giống như giá cả, một mảng giá.
‫Và nó sẽ là khung dữ liệu thử nghiệm của chúng ta lớn đến mức nào?
‫Vì vậy, đây là tất cả giá ưu đãi mà chúng tôi đã dự đoán.
‫Vì vậy, 12.457 mẫu, nhưng nó sẽ không giúp chúng ta ở định dạng mảng vì Kaggle mong đợi nó là như vậy.
‫Trong khung dữ liệu có hai cột ID bán hàng, giá bán hàng.
‫Vì vậy, chúng ta có thể làm gì, chúng ta có thể biến nó thành như vậy.
‫Vì vậy, định dạng các dự đoán thành cùng một định dạng Kaggle là sau.
‫Chúng tôi đã đưa ra một số dự đoán, nhưng chúng chưa ở định dạng giống như Kaggle đang yêu cầu.
‫Bây giờ, chúng tôi sẽ chỉ liên kết đánh giá đó ở đây để chúng tôi biết chúng tôi có thể đến đó.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ làm điều này như thế nào?
‫Chúng tôi cần cột ID bán hàng và chúng tôi cần dự đoán giá bán hàng.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là chỉ tạo một khung dữ liệu đơn giản df trước bằng khung dữ liệu pd.
‫Vì vậy, df khung dữ liệu trống trải cột ID bán hàng sẽ chỉ là ID bán hàng từ thử nghiệm DF để chúng ta có
‫thể lấy bằng ID bán hàng thử nghiệm DF.
‫Ồ, điều đó cần phải viết hoa giống nhau.
‫Và sau đó giá bán sẽ là chênh lệch thử nghiệm.
‫Vì vậy, chỉ mảng của chúng tôi ở đây và sau đó chúng ta hãy xem xét chênh lệch DF.
‫Bùng nổ.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Nhìn kìa.
‫Thật thú vị.
‫Chúng tôi có một bài dự thi mà chúng tôi có thể gửi cho cuộc thi này.
‫Nhưng hiện tại, cái giếng này, cuộc thi đấu cáp này không còn hoạt động nữa.
‫Nhưng đó là một ví dụ về cách bạn có thể lấy dữ liệu của mình ở định dạng mà nó yêu cầu và sau đó xuất dữ liệu
‫đó.
‫Làm thế nào bạn có thể làm điều đó?
‫Chà, nếu chúng ta muốn xuất tệp này sang CSV, chúng ta có thể làm điều gì đó giống như dấu chấm DF Preds để đưa ra một bình luận
‫nhỏ ở đây.
‫Xuất dữ liệu dự đoán sang CSV.
‫Chúng tôi sẽ đưa nó vào dữ liệu và chúng tôi sẽ kiểm tra các dự đoán.
‫Một cái gì đó dễ dàng chấm csv và chỉ mục bằng false.
‫Tuyệt vời.
‫Hay thực ra là không.
‫Đây là Sách Xanh dành cho xe ủi đất.
‫Chúng tôi sẽ xem nếu điều đó sẽ xuất khẩu.
‫Hãy vào thư mục dữ liệu của chúng ta.
‫Chúng ta có dự đoán thử nghiệm đó không?
‫CSV.
‫Tuyệt vời.
‫Được chứ.
‫Và bây giờ chúng tôi có một số dự đoán thử nghiệm.
‫Tuy nhiên, chúng tôi không thể thực sự đánh giá những điều này vì chúng tôi không có nhãn sự thật cơ bản cho tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi thực hiện đánh giá của mình trên tập dữ liệu xác thực.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể xem xét một điều cuối cùng để kết thúc dự án này là tầm quan trọng của tính năng.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ sử dụng các mẫu của chúng tôi.
‫Nó ở đây ở đâu?
‫Khi chúng tôi đưa ra dự đoán về dữ liệu thử nghiệm, chúng tôi đã sử dụng các mẫu mà mô hình của chúng tôi đã tìm thấy trong tập dữ
‫liệu đào tạo để đưa ra một số dự đoán về giá ưu đãi.
‫Và những mẫu này là cách mỗi cột này góp phần vào việc dự đoán giá bán.
‫Vì vậy, một điều hợp lý hoặc một ý tưởng hay để tìm ra sẽ có tầm quan trọng về đặc điểm là những cột nào ở đây hoặc những tính năng nào
‫có ý nghĩa nhất khi mô hình đang cố gắng đưa ra dự đoán.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó trong video tiếp theo.