‫Omdat we een model hebben gebouwd dat voorspellingen kan doen, hebben we wat gedaan aan de testgegevensset, we
‫hebben ze geëxporteerd.
‫Nu, de mensen met wie je deze voorspellingen deelt of in feite jezelf, ik weet dat
‫ik in mijn geval heel erg geïnteresseerd ben, zijn misschien benieuwd welke delen van de gegevens tot deze voorspellingen hebben geleid.
‫Dus dit is waar toekomstig belang om de hoek komt kijken, functiebelang.
‫Met andere woorden, het probeert erachter te komen welke verschillende kenmerken van de gegevens het belangrijkst waren als het gaat om het
‫voorspellen van de doelvariabele of in ons geval de verkoop.
‫Laten we dat hier opschrijven.
‫Fater Importance probeert erachter te komen welke verschillende attributen van de gegevens het belangrijkst waren als het
‫gaat om voorspellen.
‫Laten we dit vetgedrukte doelvariabele zetten.
‫Dus in ons geval is dat de verkoopprijs.
‫Oké, dus hoe kunnen we dit doen?
‫We weten dat we een willekeurig bos of GRESSER gebruiken.
‫We hebben in een eerdere video gezien in zowel het classificatieproject als het cycloonproject.
‫Sommige cycloonmodellen hebben het kenmerk feature-belangen.
‫Maar als we niet wisten of we een model gebruiken dat we niet kennen, zouden we misschien zoiets
‫kunnen doen.
‫Een willekeurige forest-regressiefunctie is belangrijk.
‫Mooi.
‫Dus misschien geeft dit ons goede resultaten als we deze zouden gaan verkennen, we hebben de documentatie over
‫de cycloonlening, dat is altijd handig.
‫Dus we waren hier aan het kijken, misschien zouden we kunnen zoeken naar wow, het weet wat
‫we willen, functiebelangen, retourneer de functiebelangen, hoe hoger hoe belangrijker de functie.
‫Laten we eens kijken wat dat eigenlijk doet.
‫Dus laten we ons model nemen.
‫Dus vind het functiebelang van ons beste model.
‫Dus we nemen ons ideale model en we zullen de functiebelangen vinden.
‫Welnu, dat levert een vrij grote array op.
‫Een hele reeks verschillende waarden hier, sommige zijn nul, sommige zijn vrij laag, 10 tot de min zes
‫die ze zijn.
‫Maar wat heeft dit gemeen?
‫Laten we eens kijken naar de lengte hiervan.
‫Wat heeft dit gemeen met onze trainingsdataset?
‫Honderd tot honderd en twee is wat we zouden kunnen concluderen dat we hier honderdtwee kolommen hebben en
‫dat we hier honderdtwee waarden hebben.
‫We krijgen dus een waarde voor elke functie, dus de verkoop zou hierop aansluiten.
‫En Machine Idei zou hierop aansluiten nu we een woordenboek zouden kunnen maken door extranetkolommen te gebruiken en deze waarden te verstrengelen, maar ik weet niet
‫hoe het met jou zit.
‫Ik zie dingen liever visueel.
‫Dus laten we een waarom maken we een helperfunctie maken die ons daarbij helpt.
‫We kunnen dus een helperfunctie maken, een helperfunctie voor het plotten van het belang van een kenmerk, zodat we het visueel kunnen
‫zien.
‫Dus we gaan de plotkenmerken horen en we zouden een lijst met kolommen en een lijst met belangrijkheden kunnen nemen en we zullen nu
‫een einde zien aan twintig.
‫Dit is meteen logisch omdat we hier honderdtwee waarden hebben.
‫Maar realistisch gezien en we willen naar een plot kijken, willen we alleen de top 20-waarden.
‫En ik bedoel, daarom hebben we het zo ingesteld dat we het kunnen aanpassen met deze kleine functie hier.
‫Een helperfunctie is geweldig.
‫Ik had eerder moeten beginnen met het gebruiken van functies.
‫Schrijffunctie bespaart veel tijd, zeg het maar.
‫Vroeger schreef ik dezelfde regel code steeds maar weer in verschillende cellen, maar ik heb de
‫gewoonte gekregen om functies voor verschillende doeleinden te schrijven.
‫Dus wat we zouden kunnen doen, is hier een kleine panish-truc gebruiken die chaining wordt genoemd.
‫En wat dat betekent, is simpelweg een aantal verschillende panda-functies tussen haakjes zetten.
‫En dat zullen we zo zien, want we gaan een dataframe maken met de naam D. F. en het zal twee kolommen hebben.
‫Functies kunnen kolommen zijn en functiebelangen kunnen belangrijkheden zijn.
‫Rechts.
‫Dus we maken hier gewoon een gegevensframe en dan gaan we sorteerwaarden noemen om hier te zien.
‫Deze moeten nog tussen haakjes horen.
‫Dus wat dit betekent, is dat we paedo-dataframe- en puntsorteerwaarden in één hit
‫gaan doen en we willen het sorteren op functiebelangen en we willen oplopend gelijk aan onwaar.
‫Dus we willen dat het van hoog naar laag gaat.
‫Ja, dat is logisch.
‫En dan willen we de index opnieuw instellen.
‫Druppel is gelijk aan waar.
‫Rechts.
‫Eigenlijk zou dit haakje hier beneden moeten staan, dus omdat we hier en hier een haakje en twee stippen hebben, betekent
‫dit dat het gewoon deze drie pande-stappen gaat doen, één hit, en nu moeten we plotten.
‫Dus plotten.
‫Het diafragma dat we hebben gemaakt, is wat we zouden kunnen doen, grote X gaan, een plot instantiëren naar subplots, en dan kunnen we een horizontale
‫balk maken, want in mijn ervaring, door functies toe te voegen, ziet het er echt goed uit op
‫een horizontale balk.
‫En nu willen we alleen tot N, daarom hebben we daar binnen.
‫Het worden dus de eerste 20 voorbeelden en hetzelfde geldt voor de functiebelangen.
‫We willen maximaal 20 tot de eerste 20.
‫Dan gaan we het Y-label instellen.
‫Dus Axtell heeft het Y-label ingesteld op functies omdat het een horizontale balk is, X en Y zijn herschikt en we gaan Eckstut, stellen het X-label
‫in, voegen er wat communicatie aan toe, plaatsen het belang van functies onderaan.
‫Laten we eens kijken hoe dit er in het echt uitziet.
‫Dus we gaan een functie helpen.
‫We rennen gewoon naar buiten of we moeten bellen.
‫Dit is een plotkenmerken en dan zullen we het kolommen doorgeven.
‫Dus we willen alleen de kolommen van X-trein omdat dat daar een variabele is.
‫En dan zijn de functiebelangen gewoon de ideale modelpuntfunctiebelangen.
‫Laten we eens kijken hoe dit eruit ziet.
‫OK, dus we hebben de functies aan de linkerkant, hun waarde hier.
‫Ik wil dat de bovenste, de meest waardevolle functie bovenaan staat.
‫Dus wat we zouden kunnen doen is bijl.
‫Hoe doen we het?
‫Omkeren.
‫Kunnen we omkeren?
‫Ik denk dat het handelingen zijn die de y-as niet omkeren.
‫Misschien is dat geen functie, voer bij twijfel de code uit, keer de Y-as om.
‫En dat werkte niet.
‫Misschien is het een functie.
‫Bomb, voer bij twijfel de code uit.
‫Vertrouw op je instinct, toch?
‫Zo leer je dingen.
‫Je oefent door het te rennen zonder op te kijken.
‫Bij twijfel kun je het altijd opzoeken, toch.
‫U kunt altijd vragen hoe u een matplotlib van een horizontale staafgrafiek kunt omkeren.
‫Google zou moeten kunnen helpen.
‫Oke.
‫Dus wat kunnen we hieruit afleiden?
‫Er is dus nogal wat aan de hand.
‫We hebben hier ongeveer 20 verschillende functies.
‫Dus het zegt dat jaar negen, laten we eens kijken naar onze X-treinpuntkop, laten we dat hier opnemen.
‫Dus het zegt dat het jaar waarin de bulldozer is gemaakt het belangrijkste kenmerk is op basis van
‫het ideale model en vervolgens de productgrootte.
‫Wat is dat?
‫Laten we eens kijken naar ons datadictionary.
‫Productmaat, productmaat, weet niet wat dit is.
‫Oké, dat is geweldig.
‫De groottegroepering voor een productgroepsubsets met productgroep.
‫Dit is een voorbeeld van waar je misschien wat meer onderzoek moet doen en
‫erachter moet komen wat functies zijn, wat als je zoiets in je datadictionary hebt, je misschien contact
‫moet opnemen met een expert op het gebied van materie, of we zou gewoon X-trein kunnen gaan.
‫Product grootte.
‫Misschien controleren we de waardetellingen.
‫Oké, dus er zijn nu één, twee, drie, vier, vijf, zes verschillende maten, nul zal ontbreken.
‫Dus veel ontbrekende waarden daar.
‫Oke.
‫Maar misschien zegt dit ons niet echt veel.
‫Misschien kunnen we het doen op onze originele gegevens van.
‫Daar gaan we.
‫Oké, dus de productgrootte of iets dergelijks is logisch dat
‫de productgrootte de verkoopprijs, verkoopjaarbehuizing beïnvloedt, en daar ook behoorlijk wat schade aanricht en de waarde van de behuizing telt.
‫OK, dus dat is iets dat niet echt logisch voor mij is.
‫En dan gaan we terug naar de datadictionary en vinden we de configuratie van de behuizingsmachine.
‫Heeft de machine een gesloten cabine of niet?
‫Oke.
‫Dus misschien moeten we uitzoeken wat deze verschillende waarden kunnen betekenen.
‫Maar dit is het soort verkenning dat je waarschijnlijk doet tegen het einde van nadat je een model hebt gebouwd.
‫Rechts.
‫Breng je dit naar iemand nadat je wat voorspellingen hebt gedaan, dan zou je dit in een soort
‫presentatie kunnen opnemen.
‫Dus misschien heb je een ontmoeting met een klant of een ontmoeting met een ander teamlid of zoiets.
‫Je gaat, hé, dit zijn de belangrijkste kenmerken die ons model heeft gevonden.
‫Komt dit overeen met jouw soort intuïtie, met wat iemand al weet over de data?
‫Is dit logisch als een model deze functies gebruikt om zijn voorspellingen af te leiden?
‫Is dit logisch of kan deze informatie hier van invloed zijn op hoe u in de toekomst gegevens verzamelt over
‫de verkoop van uw bulldozers?
‫Dus je zou wat meer aandacht kunnen besteden aan de waarden hier die het meest bijdragen aan het voorspellen van de verkoopprijs
‫van een bulldozer in de toekomst?
‫De laatste waarschijnlijke vraag waarmee ik u achterlaat, is dat we er een beetje over nagedacht hebben.
‫Maar ik wil dat je een beetje onderzoek doet, waarom zou het nuttig kunnen zijn om de functiebelangen van een
‫treinmodel te kennen?
‫Dat is een afsluitende vraag.
‫Het is een vraag om af te ronden.
‫Dit vereist wat onderzoek, waarom zou het nuttig kunnen zijn om de functiebelangen van een getraind machine
‫learning-model te kennen?
‫Dus dat gaat dit project afronden om af te sluiten met een kleine vraag hier,
‫wat je misschien zou willen proberen en doen, is als je al deze stappen hier hebt gevolgd, misschien
‫wil je zien hoe ver je kunt ga met hyperparameterafstemming.
‫Dus zoiets als dit, misschien kun je deze Ronnell een tijdje op je computer laten staan, kijken wat hij
‫te weten komt.
‫Kijk of je de geldige en een score kunt verbeteren en kijk hoe ver je zou komen op het scorebord.
‫Als je nu een punt bereikt waarop je niet echt verbetert met een willekeurig bosmodel,
‫wat een laatste uitbreiding ook kan zijn.
‫Laatste uitdaging is wat de machine learning-modellen zijn.
‫Zou je het proberen?
‫Op onze dataset en wat dat kan inhouden, is zoiets als zoeken naar de leenmachine voor sockets, wiskunde
‫leren.
‫Dus wat we hebben gedaan is dat we hier doorheen zijn gegaan en we zijn naar het regressieprobleem gegaan, we hebben
‫ensemble-regressies gevonden en we hebben een willekeurig bos gebruikt.
‫Misschien wil je nog een van deze regressiemodellen proberen met behulp van het gegevensformaat dat we in dit notitieboek
‫hebben verwerkt.
‫Daarom laat ik hier een kleine hint achter.
‫Tip dus.
‫Bekijk het regressiegedeelte van deze kaart of probeer iets als Cat Boost, Dot I of X G boost dot-bondgenoot
‫te bekijken.
‫Dit zijn dus twee extra bronnen.
‫Buitenschools dus.
‫Natuurlijk zijn ze op dit moment optioneel, want zodra we met dit
‫soort projecten zijn begonnen, hebben we nu een einde aan een volledig machine learning-project.
‫Je volgende stappen zijn een beetje proberen dingen zelf uit te zoeken, nemen wat je hier hebt
‫geleerd en dat vervolgens uitbreiden.
‫Dat is het soort informatie, dat is het soort kennis dat echt gaat helpen.
‫Rechts.
‫Dus in plaats van altijd door dit soort projecten te gaan, doet het wat onderzoek en probeert het nieuwe
‫dingen uit.
‫Onthoud stap zes van ons kleine raamwerk hier, experimenteren.
‫Dat is de uitdaging die ik aan jou overlaat.
‫Maar dat gezegd hebbende, als je zo ver bent gekomen, heb je het hele project doorlopen.
‫Gefeliciteerd.
‫We zijn zojuist van begin tot eind gegaan met een regressieprobleem met behulp van machine learning.
‫Hoe cool is dat?
‫Dus neem een kijkje in de notebook, kijk welke verbeteringen je kunt aanbrengen als je vragen hebt, stel ze gerust,
‫laat ze achter in de Dishord-chat of in de Udemy-interface ergens waar je een vraag kunt achterlaten
‫en we zullen zien wat we van daaruit kunnen doen.
‫Maar gefeliciteerd.
‫Werken door een eerste end-to-end regressieproject.
‫Wat spannend.
‫Het beste.