‫نظرًا لأننا أنشأنا نموذجًا قادرًا على عمل تنبؤات ، فقد قمنا ببعض العمل على مجموعة بيانات الاختبار
‫، وقمنا بتصديرها.
‫الآن الأشخاص الذين تشاركهم هذه التنبؤات مع أو في الواقع أنت ، أعلم في حالتي
‫أنني مهتم جدًا ، وقد يكون لدي فضول بشأن أجزاء البيانات التي أدت إلى هذه التنبؤات.
‫هذا هو المكان الذي تأتي فيه أهمية الميزة.
‫أهمية الميزة.
‫بمعنى آخر ، يسعى إلى معرفة السمات المختلفة للبيانات التي كانت أكثر أهمية عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ
‫بالمتغير المستهدف ، أو في حالتنا ، البيع.
‫دعنا نكتب ذلك هنا.
‫تسعى أهمية الميزة إلى معرفة السمات المختلفة للبيانات التي كانت أكثر أهمية عندما يتعلق
‫الأمر بالتنبؤ.
‫دعونا نضع هذا في متغير هدف غامق.
‫لذلك في حالتنا ، هو سعر البيع.
‫حسنًا ، كيف يمكننا فعل هذا؟
‫نحن نعلم أننا نستخدم مهاجمًا عشوائيًا للغابات.
‫لقد رأينا في مقطع فيديو سابق في مشروع التصنيف ، وكذلك مشروع القرض النفسي ، أن
‫بعض نماذج القروض النفسية لها ميزة السمات والأداء.
‫لكن إذا لم نكن نعرف ما إذا كنا نستخدم نموذجًا لم نكن على دراية به ، فربما يمكننا القيام بشيء من هذا
‫القبيل.
‫ميزة الانحدار العشوائي للغابات أهمية.
‫جميلة.
‫لذلك ربما يعطينا هذا بعض النتائج الجيدة.
‫إذا كان علينا الذهاب واستكشاف هذه ، فقد حصلنا على هذا مثل الحصول على وثائق القرض.
‫هذا مفيد دائمًا.
‫لذلك نحن نبحث هنا.
‫ربما قد نبحث عن.
‫حسنًا ، لقد عرف ما نريد.
‫أهمية الميزة هي العودة.
‫أهمية الميزة هي الأعلى ، والأكثر أهمية الميزة.
‫دعونا نرى ما يفعله ذلك في الواقع.
‫لذلك دعونا نأخذ نموذجنا.
‫لذا ابحث عن أهمية ميزة أفضل نموذج لدينا.
‫لذلك سنأخذ نموذجنا المثالي وسنجد أهمية الميزة.
‫رائع.
‫الآن هذا يعيد مجموعة كبيرة إلى حد ما.
‫مجموعة كاملة من القيم المختلفة هنا.
‫البعض منهم صفر.
‫البعض منهم منخفض جدا.
‫عشرة أس سالب ستة.
‫هم.
‫ولكن ما هو المشترك بين هذا؟
‫دعنا نتحقق من طول هذا.
‫ما الذي يشترك فيه هذا مع مجموعة بيانات التدريب لدينا؟
‫102 ، 102.
‫آه ، ما يمكن أن نستنتجه هو أن لدينا 102 عمودًا هنا ولدينا 102 قيمة هنا.
‫لذلك نحن نحصل على قيمة لكل ميزة.
‫حتى يتم تعيين معرف المبيعات لهذا.
‫وسوف يتم تعيين معرف الجهاز لهذا.
‫يمكننا الآن عمل قاموس من خلال الانتقال إلى أعمدة قطار x وربط هذه القيم.
‫لكني لا أعرف عنك.
‫أفضل رؤية الأشياء بصريًا.
‫لذلك دعونا نفكر لماذا لا نصنع وظيفة مساعدة تساعدنا على القيام بذلك؟
‫لذلك قد نصنع وظيفة مساعدة ، وظيفة مساعدة لرسم أهمية الميزة حتى نتمكن من رؤيتها
‫بصريًا.
‫لذا انتقل هنا إلى ميزات المخطط وقد نأخذ قائمة بالأعمدة وقائمة بالقطع المهمة وسنضع نهاية
‫لـ 20.
‫الآن سيكون هذا منطقيًا لأن لدينا 102 قيمة هنا.
‫لكن من الناحية الواقعية ، إذا أردنا إلقاء نظرة على قطعة أرض ، فربما نريد فقط أفضل 20 قيمة.
‫وأعني ، لهذا السبب قمنا بتعيينه حتى نتمكن من تعديله بهذه الوظيفة الصغيرة هنا.
‫الوظيفة المساعدة هي وظيفة رائعة كان يجب أن أبدأ باستخدامها في وقت سابق.
‫وظائف الكتابة توفر الكثير من الوقت.
‫ضعها على هذا النحو.
‫اعتدت على كتابة نفس سطر الكود مرارًا وتكرارًا في خلايا مختلفة.
‫لكنني بدأت في التعود على كتابة الوظائف لاستخدامات مختلفة.
‫لذا ما قد نفعله هو استخدام خدعة صغيرة من حيوانات الباندا هنا تسمى التسلسل.
‫وما يعنيه ذلك هو مجرد وضع عدد من وظائف الباندا المختلفة بين قوسين.
‫وسنرى ذلك في ثانية لأننا سنصنع إطار بيانات يسمى DF وسيكون له عمودين.
‫يمكن أن تكون الميزات أعمدة ويمكن أن تكون أهمية الميزة مهمة بشكل صحيح.
‫لذلك نحن نقوم فقط بإنشاء إطار بيانات هنا ثم نسمي قيمة الفرز.
‫انظر هنا ، هذان لا يزالان داخل الأقواس ، هذين هنا.
‫إذن ما يعنيه هذا هو أنها ستعمل PDO و DataFrame وقيم الفرز النقطي في
‫ضربة واحدة ونريد تصنيفها حسب أهمية الميزة ونريد أن يكون التصاعدي مساويًا للخطأ.
‫لذلك نريد أن ينتقل من الأعلى إلى الأدنى.
‫نعم ، هذا منطقي.
‫ثم نريد إعادة تعيين انخفاض المؤشر يساوي صحيحًا.
‫الصحيح.
‫في الواقع ، يجب أن تكون هذه الفئة في الأسفل هنا.
‫نظرًا لأن لدينا قوسًا هنا وهنا ونقطتين ، فهذا يعني أنه سيقوم فقط بعمل هذه الكرات الثلاث
‫، خطوتان في ضربة واحدة.
‫والآن نحن بحاجة للتخطيط.
‫حتى المؤامرة.
‫إطار البيانات الذي أنشأناه.
‫إذن ما يمكننا فعله هو استخدام الفأس التين ، وإنشاء مخطط ، ورسم حبكات فرعية ، ثم يمكننا عمل شريط
‫أفقي.
‫لأنه في تجربتي في رسم الميزات ، يبدو جيدًا حقًا على شريط أفقي.
‫والآن نريد فقط ما يصل إلى N ، ولهذا السبب لدينا هناك.
‫سيكون هذا أول 20 مثالاً.
‫ونفس الشيء مع أهمية الميزة هو أننا نريد فقط ما يصل إلى 20.
‫إذن ، أول 20 سنقوم بتعيين علامة Y.
‫لذا ، تم تعيين علامة y من نقطة الفأس على الميزات لأنها شريط أفقي ، وأعيد ترتيب X و Y ونذهب إلى مجموعة الفأس X التسمية
‫، ونضيف بعض الاتصالات إليها ، وسنضع أهمية الميزة في الأسفل.
‫دعونا نرى كيف يبدو هذا في الواقع.
‫إذن لدينا دالة مساعدة ، لقد قمنا بتشغيلها هناك.
‫كل ما يتعين علينا القيام به لاستدعاء هذا هو الانتقال إلى ميزات الرسم ثم سنقوم بتمريره للعمود.
‫لذلك نريد فقط أن يتم تدريب الأعمدة من X لأن هذا متغير هناك.
‫ومن ثم فإن الميزة والقدرات هي مجرد نموذج مثالي لأهمية ميزة النقطة وهي دعنا نرى كيف يبدو
‫هذا.
‫تمام.
‫إذن لدينا الميزات على اليسار هنا.
‫قيمتها.
‫هنا ، أريد الصدارة.
‫أهم ميزة لتكون في القمة.
‫إذن ما يمكننا فعله هو نقطة فأس.
‫كيف لنا أن نفعل ذلك؟
‫عكس.
‫هل يمكننا عكس؟
‫أعتقد أنه سئل.
‫عكس المحور الصادي.
‫ربما هذه ليست وظيفة.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫عكس المحور الصادي.
‫هذا لم ينجح.
‫ربما هي وظيفة.
‫قنبلة.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫ثق بغرائزك.
‫الصحيح.
‫هذه هي الطريقة التي تتعلم بها الأشياء.
‫أنت تتدرب من خلال تشغيله دون البحث.
‫إذا كنت في شك ، يمكنك دائمًا البحث عنه ، أليس كذلك؟
‫يمكنك دائمًا أن تسأل عن كيفية عكس مخطط شريط أفقي وخريطة مخطط lib.
‫يجب أن تكون Google قادرة على المساعدة.
‫حسنا.
‫إذن ماذا يمكننا أن نستنتج من هذا؟
‫لذلك هناك شيء لا بأس به يحدث.
‫لدينا حوالي 20 ميزة مختلفة هنا.
‫لذلك حان الوقت الذي صنعته.
‫دعونا نلقي نظرة على قطارنا القادم.
‫لا تتجه.
‫دعنا ندخل هنا.
‫لذلك يُقال إن العام الذي صنعت فيه الجرافة هو أهم ميزة بناءً على النموذج
‫المثالي ثم حجم المنتج.
‫ما هذا؟
‫لنلق نظرة على قاموس البيانات الخاص بنا.
‫حجم المنتج.
‫لا أعرف ما هذا.
‫حسنا هذا أمر عظيم.
‫ام.
‫تجميع الحجم لمجموعة المنتجات.
‫مجموعات فرعية مع مجموعة المنتجات.
‫هذا مثال على المكان الذي قد تحتاج فيه إلى إجراء المزيد من البحث ومعرفة الميزات.
‫ماذا لو كان لديك شيء مثل هذا في قاموس البيانات الخاص بك؟
‫قد تضطر إلى الوصول إلى مثل خبير في الموضوع.
‫أو يمكننا الذهاب إلى القطار x.
‫حجم المنتج.
‫ربما نتحقق من القيمة لا.
‫تمام.
‫إذن هناك واحد ، اثنان ، ثلاثة ، أربعة ، خمسة ، ستة أحجام مختلفة.
‫الآن سيكون الصفر مفقودًا.
‫هناك الكثير من القيم المفقودة هناك.
‫حسنا.
‫ولكن ربما لا يخبرنا هذا كثيرًا ، لذلك ربما يمكننا القيام بذلك على إطار البيانات الأصلي الخاص بنا.
‫هناك نذهب.
‫حسنا.
‫لذا فإن حجم المنتج ، حسنًا ، من المنطقي أن حجم المنتج يؤثر
‫على سعر البيع وسنة البيع والإغلاق.
‫أيضا القيام بقدر لا بأس به من الضرر هناك وحساب قيمة الإغلاق.
‫تمام.
‫هذا حسنًا.
‫هذا ليس له معنى كبير بالنسبة لي.
‫بعد ذلك نعود إلى قاموس البيانات الآن ونجد تكوين آلة الإغلاق.
‫هل الآلة بها كابينة مغلقة أم لا؟
‫حسنا.
‫لذلك ربما نحتاج إلى معرفة ما قد تعنيه هذه القيم المختلفة.
‫لكن هذا هو نوع الاستكشاف الذي من المحتمل أن تقوم به في نهاية بعد بناء نموذج.
‫الصحيح.
‫هو إحضار هذا إلى شخص ما ، بعد أن تقوم ببعض التنبؤات ، قد تأخذ هذا في نوع من العرض
‫التقديمي.
‫لذلك ربما تقابل عميلًا أو تقابل عضوًا آخر في الفريق أو شيء ما
‫وتذهب ، مرحبًا ، هذه هي أهم الميزات التي وجدها نموذجنا.
‫هل هذا يتفق مع حدسك ، مع ما يعرفه شخص ما بالفعل عن البيانات؟
‫هل هذا منطقي إذا كان النموذج يستخدم هذه الميزات لاشتقاق تنبؤاته ، فهل هذا منطقي؟
‫أو قد تؤثر هذه المعلومات هنا على كيفية قيامك بجمع البيانات في المستقبل عن بيع الجرافة.
‫لذلك قد تبذل المزيد من الجهد في القيم هنا التي تساهم بشكل أكبر في توقع سعر بيع
‫الجرافة في المستقبل.
‫السؤال الأخير الذي ربما أتركه لك هو أننا قد زجنا قليلاً قليلاً
‫، لكني أريدك أن تقوم ببعض البحث وهو لماذا قد تكون معرفة أهمية ميزة نموذج القطار
‫مفيدة؟
‫هذا سؤال نهائي.
‫لذا السؤال للانتهاء.
‫هل سيشمل بعض البحث؟
‫لماذا قد يكون من المفيد معرفة أهمية الميزة لنموذج التعلم الآلي المدرب؟
‫لذلك هذا سينهي هذا المشروع.
‫للانتهاء من طرح سؤال صغير هنا ، ما قد ترغب في تجربته وفعله هو إذا اتبعت كل
‫هذه الخطوات هنا ، فقد ترغب في معرفة إلى أي مدى يمكنك الذهاب مع ضبط المعلمات
‫الفائق.
‫شيء من هذا القبيل ، ربما يمكنك ترك هذا التشغيل لفترة من الوقت على جهاز الكمبيوتر
‫الخاص بك ، ومعرفة ما يكتشفه ، ومعرفة ما إذا كان يمكنك تحسين درجة نوم الذراع الصالحة ومعرفة المدى الذي ستصعد فيه على لوحة المتصدرين.
‫الآن ، إذا وصلت إلى نقطة لا تتحسن فيها حقًا باستخدام نموذج الغابة العشوائي
‫، فما هو الامتداد النهائي أيضًا.
‫التحدي النهائي.
‫هل ما هي نماذج التعلم الآلي الأخرى التي يمكنك تجربتها؟
‫على مجموعة البيانات AL.
‫وما قد ينطوي عليه ذلك هو شيء مثل البحث عن خريطة التعلم الآلي للتعلم النفسي.
‫إذن ما فعلناه هو أننا مررنا بهذا وذهبنا إلى مشكلة الانحدار.
‫وجدنا مجموعة تتراجع واستخدمنا غابة عشوائية.
‫ربما تريد تجربة نموذج آخر من نماذج الانحدار هذه باستخدام البيانات المنسقة التي عملنا من خلالها في هذا الكمبيوتر
‫الدفتري.
‫لذا سأترك تلميحًا صغيرًا هنا.
‫لذا تلميح.
‫تحقق من قسم الانحدار في هذه الخريطة أو حاول إلقاء نظرة على شيء مثل زيادة القط نقطة أ. أنا. أو x g دفعة
‫A. أنا. إذن فهذان مصدران إضافيان.
‫إذاً المنهج الإضافي ، بالطبع ، هو اختياري في هذه المرحلة لأنه بمجرد أن بدأنا
‫العمل من خلال هذا النوع من المشاريع ، فقد انتهينا الآن من مشروع تعلم آلي كامل.
‫خطواتك التالية هي نوع من محاولة اكتشاف الأشياء بنفسك ، وأخذ ما تعلمته من هنا
‫، ثم التوسع في ذلك.
‫هذا هو نوع المعلومات ، هذا هو نوع المعرفة الذي سيساعد حقًا ، أليس كذلك؟
‫لذا فبدلاً من القيام دائمًا بمشاريع مثل هذه ، تقوم ببعض الأبحاث وتجربة أشياء
‫جديدة.
‫تذكر الخطوة السادسة من إطار العمل الصغير هنا ، التجريب.
‫هذا هو التحدي الذي أتركه لكم.
‫ولكن بعد قولي هذا ، إذا كنت قد وصلت إلى هذا الحد ، إذا كنت قد مررت بالمشروع بأكمله ، فتهانينا.
‫لقد انتهينا للتو من مشكلة الانحدار باستخدام التعلم الآلي.
‫كم ذلك رائع؟
‫لذا ألق نظرة على دفتر الملاحظات.
‫انظر ، ما أثبت أنه يمكنك طرحه إذا كان لديك أي أسئلة على الإطلاق ، فلا تتردد في طرحها.
‫اتركهم في Discord Chat أو في واجهة Udemy في مكان ما حيث يمكنك ترك سؤال وسنرى ما يمكننا القيام
‫به من هناك.
‫لكن تهانينا بالعمل من خلال مشروع النهاية الأول لإنهاء الانحدار.
‫كم هو مثير.
‫أتمنى لك كل خير.