‫Depuis que nous avons construit un modèle capable de faire des prédictions, nous en avons fait quelques-unes sur l'ensemble de données de test,
‫nous les avons exportées.
‫Maintenant, les personnes avec qui vous partagez ces prédictions ou en fait vous-même, je sais que
‫dans mon cas, je suis très, très intéressé, pourraient être curieuses de savoir quelles parties des données ont conduit à ces prédictions.
‫C'est donc là qu'intervient l'importance future, l'importance des fonctionnalités.
‫En d'autres termes, il cherche à déterminer quels différents attributs des données étaient les plus importants lorsqu'il s'agit de prédire
‫la variable cible ou dans notre cas, la vente.
‫Écrivons cela ici.
‫Fater Importance cherche à déterminer quels différents attributs des données étaient les plus importants en matière
‫de prédiction.
‫Mettons cela en variable cible en gras.
‫Donc dans notre cas, c'est le prix de vente.
‫Très bien, alors comment pourrions-nous faire cela?
‫Nous savons que nous utilisons une forêt aléatoire ou GRESSER.
‫Nous l'avons vu dans une vidéo précédente dans le projet de classification ainsi que le projet de cyclone.
‫Certains modèles de cyclone ont des caractéristiques d'attribut importances.
‫Mais si nous ne savions pas si nous utilisons un modèle avec lequel nous n'étions pas familiers, nous pourrions peut-être faire quelque chose
‫comme ça.
‫Une fonction de régression de forêt aléatoire importante.
‫Beau.
‫Alors peut-être que cela nous donnera de bons résultats si nous allions les explorer, nous avons la documentation
‫du prêt cyclone, c'est toujours utile.
‫Donc, nous cherchions ici, peut-être que nous pourrions rechercher wow il sait ce que nous voulons, l'importance des fonctionnalités, renvoyer
‫l'importance des fonctionnalités, plus la fonctionnalité est élevée, plus la fonctionnalité est importante.
‫Voyons ce que cela fait réellement.
‫Prenons donc notre modèle.
‫Alors, trouvez l'importance des fonctionnalités de notre meilleur modèle.
‫Nous allons donc prendre notre modèle idéal et nous trouverons l'importance des fonctionnalités.
‫Eh bien, maintenant cela renvoie un tableau assez large.
‫Tout un tas de valeurs différentes ici, certaines d'entre elles sont nulles, d'autres assez basses, de 10
‫à moins six.
‫Mais qu'est-ce que cela a en commun ?
‫Regardons la longueur de ceci.
‫Qu'est-ce que cela a en commun avec notre ensemble de données d'entraînement ?
‫Cent à cent deux sont ce que nous pourrions déduire, c'est que nous avons cent deux colonnes ici et
‫nous avons cent deux valeurs ici.
‫Nous obtenons donc une valeur pour chaque fonctionnalité, de sorte que les ventes dans a correspondraient à cela.
‫Et Machine Idei correspondrait à cela maintenant, nous pourrions créer un dictionnaire en allant dans des colonnes extranet et entrelacer ces valeurs, mais je ne
‫sais pas pour vous.
‫Je préfère voir les choses visuellement.
‫Voyons donc pourquoi ne créons-nous pas une fonction d'assistance qui nous aide à le faire.
‫Nous pourrions donc créer une fonction d'assistance, une fonction d'assistance pour tracer l'importance des fonctionnalités afin que nous puissions la voir
‫visuellement.
‫Nous allons donc entendre les caractéristiques de l'intrigue et nous pourrions prendre une liste de colonnes et une liste d'importances et nous allons voir
‫une fin à vingt maintenant.
‫Cela aura du sens dans une seconde car nous avons ici cent deux valeurs.
‫Mais de façon réaliste et nous voulons regarder un tracé, nous ne voulons que les 20 premières valeurs.
‫Et je veux dire, c'est pourquoi nous l'avons défini afin que nous puissions l'ajuster avec cette petite fonction ici.
‫Les fonctions d'aide sont excellentes.
‫J'aurais dû commencer à utiliser les fonctions plus tôt.
‫La fonction d'écriture permet de gagner beaucoup de temps, disons-le ainsi.
‫J'avais l'habitude d'écrire la même ligne de code encore et encore dans différentes cellules, mais j'ai
‫commencé à prendre l'habitude d'écrire des fonctions pour différentes utilisations.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est utiliser une petite astuce ici appelée chaînage.
‫Et cela signifie simplement mettre un certain nombre de fonctions différentes de panda entre parenthèses.
‫Et nous verrons cela dans une seconde car nous allons créer une trame de données appelée D. F. et il aura deux colonnes.
‫Les caractéristiques peuvent être des colonnes et les importances des caractéristiques peuvent être des importances.
‫Droit.
‫Nous créons donc simplement un bloc de données ici, puis nous allons appeler des valeurs de tri pour voir ici.
‫Ceux-ci sont encore dans les parenthèses a besoin d'entendre.
‫Donc, cela signifie que les valeurs de trame de données et de tri par points seront effectuées en
‫un seul coup et nous voulons les trier par importance des fonctionnalités et nous voulons que l'ordre croissant soit égal à faux.
‫Nous voulons donc qu'il aille du plus haut au plus bas.
‫Ouais, ça a du sens.
‫Et puis nous voulons réinitialiser l'index.
‫Drop est égal à vrai.
‫Droit.
‫En fait, ce support devrait être ici, donc parce que nous avons un support ici et ici et deux points, cela
‫signifie qu'il va juste faire ces trois étapes de pande, un coup, et maintenant nous devons tracer.
‫Donc intrigue.
‫Le diaphragme que nous avons créé, c'est ce que nous pourrions faire, c'est faire un grand X, instancier un tracé en sous-intrigues, puis nous pourrions
‫faire une barre horizontale, car d'après mon expérience, mettre des fonctionnalités, ça a l'air vraiment bien sur une
‫barre horizontale.
‫Et maintenant, nous ne voulons que jusqu'à N, c'est pourquoi nous avons là-dedans.
‫Ce seront donc les 20 premiers exemples et la même chose avec l'importance des fonctionnalités.
‫Nous voulons seulement jusqu'à 20 aux 20 premiers.
‫Ensuite, nous allons définir l'étiquette Y.
‫Donc, Axtell a défini l'étiquette Y sur les fonctionnalités parce que c'est une barre horizontale, X et Y sont réorganisés et nous allons Eckstut, définissons
‫l'étiquette X, y ajoutons une communication, mettons l'importance des fonctionnalités en bas.
‫Voyons à quoi cela ressemble en fait.
‫Nous allons donc aider une fonction.
‫Nous venons de courir là-bas ou nous devons faire pour appeler.
‫Il s'agit d'un tracé de caractéristiques, puis nous lui passerons des colonnes.
‫Nous voulons donc simplement que les colonnes de X s'entraînent parce que c'est une variable là-bas.
‫Et puis, les importances des caractéristiques ne sont que les importances idéales des caractéristiques des points du modèle.
‫Voyons à quoi cela ressemble.
‫OK, nous avons donc les fonctionnalités sur la gauche, leur valeur ici.
‫Je veux que le premier, la caractéristique la plus précieuse soit au sommet.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est une hache.
‫Comment faisons-nous ça?
‫Inverser.
‫Peut-on inverser ?
‫Je pense que ses actes n'inversent pas l'axe y.
‫Ce n'est peut-être pas une fonction, en cas de doute, exécutez le code, inversez l'axe Y.
‫Et cela n'a pas fonctionné.
‫C'est peut-être une fonction.
‫Bombe, en cas de doute, exécutez le code.
‫Faites confiance à votre instinct, non?
‫C'est comme ça qu'on apprend des choses.
‫Vous vous entraînez en l'exécutant sans lever les yeux.
‫En cas de doute, vous pouvez toujours le rechercher, n'est-ce pas.
‫Vous pouvez toujours demander comment inverser un diagramme à barres horizontales matplotlib.
‫Google devrait pouvoir vous aider.
‫D'accord.
‫Alors que pouvons-nous en déduire?
‫Il se passe donc pas mal de choses.
‫Nous avons environ 20 fonctionnalités différentes ici.
‫Donc ça dit que la neuvième année, jetons un coup d'œil à notre tête de point de train X, mettons ça ici.
‫Cela veut donc dire que l'année de fabrication du bulldozer est la caractéristique la plus importante en fonction du modèle
‫idéal, puis de la taille du produit.
‫Qu'est-ce que c'est?
‫Regardons notre dictionnaire de données.
‫Taille du produit, taille du produit, je ne sais pas ce que c'est.
‫OK, c'est bien.
‫Le regroupement par taille pour un sous-ensemble de groupe de produits avec le groupe de produits.
‫Ceci est un exemple où vous devrez peut-être faire des recherches supplémentaires et déterminer
‫quelles sont les fonctionnalités, et si vous avez quelque chose comme ça dans votre dictionnaire de
‫données, vous devrez peut-être contacter un expert en la matière, ou nous pourrait juste aller train X.
‫Taille du produit.
‫Peut-être que nous vérifions la valeur compte.
‫OK, donc il y a un, deux, trois, quatre, cinq, six tailles différentes maintenant, il va manquer zéro.
‫Donc beaucoup de valeurs manquantes là-bas.
‫D'accord.
‫Mais peut-être que cela ne nous dit pas grand-chose, cependant.
‫Peut-être pourrions-nous le faire sur nos données d'origine.
‫On y va.
‫Très bien, il est donc logique que la taille du produit ou ce
‫genre de produit influence le prix de vente de l'enceinte de l'année de vente, y faisant également pas mal de dégâts et la valeur de l'enceinte compte.
‫OK, donc c'est quelque chose qui n'a pas vraiment de sens pour moi.
‫Et puis nous revenons au dictionnaire de données et nous trouvons la configuration de la machine du boîtier.
‫La machine a-t-elle une cabine fermée ou non ?
‫D'accord.
‫Alors peut-être avons-nous besoin de comprendre ce que ces différentes valeurs pourraient signifier.
‫Mais c'est le genre d'exploration que vous faites probablement vers la fin après avoir construit un modèle.
‫Droit.
‫Si vous apportez cela à quelqu'un après avoir fait des prédictions, vous pourriez prendre cela dans une
‫sorte de présentation.
‫Alors peut-être que vous rencontrez un client ou un autre membre de l'équipe ou quelque chose du genre.
‫Vous allez, hé, voici les caractéristiques les plus importantes que notre modèle a trouvées.
‫Cela concorde-t-il avec votre sorte d'intuition, avec ce que quelqu'un sait déjà sur les données ?
‫Cela a-t-il du sens si un modèle utilise ces caractéristiques pour dériver ses prédictions ?
‫Cela a-t-il un sens ou cette information ici pourrait-elle influencer la façon dont vous allez collecter des données à l'avenir sur
‫vos ventes de bulldozers ?
‫Vous pourriez donc mettre un peu plus d'effort sur les valeurs ici qui contribuent le plus à prédire le prix de
‫vente d'un bulldozer à l'avenir ?
‫La dernière question que je vais probablement vous poser est que nous l'avons en quelque sorte un peu passée en revue.
‫Mais je veux que vous fassiez quelques recherches, pourquoi connaître l'importance des caractéristiques d'un modèle de train pourrait-il
‫être utile ?
‫C'est une question de finition.
‫C'est une question pour finir.
‫Cela va impliquer des recherches, pourquoi connaître l'importance des fonctionnalités d'un modèle d'apprentissage automatique formé pourrait-il
‫être utile ?
‫Cela va donc terminer ce projet pour terminer avec une petite question ici, ce que
‫vous voudrez peut-être essayer de faire, c'est que si vous avez suivi toutes ces étapes ici, vous voudrez peut-être voir
‫jusqu'où vous pouvez vous pouvez aller avec l'hyper réglage des paramètres.
‫Donc quelque chose comme ça, peut-être que vous pourriez laisser ce Ronnell pendant un moment sur votre ordinateur, voir
‫ce qu'il découvre.
‫Voyez si vous pouvez améliorer la validité et un score et voyez jusqu'où vous vous situeriez dans le classement.
‫Maintenant, si vous atteignez un point où vous ne vous améliorez pas vraiment avec un modèle de forêt
‫aléatoire, ce que peut être une extension finale est également.
‫Le dernier défi est ce que les modèles d'apprentissage automatique.
‫Essaieriez-vous ?
‫Sur notre ensemble de données et ce que cela pourrait impliquer, c'est quelque chose comme la recherche de la machine de prêt de socket, l'apprentissage des
‫mathématiques.
‫Donc, ce que nous avons fait, c'est que nous avons traversé cela et nous sommes passés au problème de régression, nous avons trouvé
‫des régressions d'ensemble et nous avons utilisé une forêt aléatoire.
‫Vous voudrez peut-être essayer un autre de ces modèles de régression en utilisant le format de données sur lequel nous avons travaillé
‫dans ce cahier.
‫Je vais donc laisser un petit indice ici.
‫Alors indice.
‫Consultez la section de régression de cette carte ou essayez de regarder quelque chose comme Cat Boost, Dot I ou X G boost
‫dot ally.
‫Ce sont donc deux ressources supplémentaires.
‫Donc extra-scolaire.
‫Bien sûr, ils sont facultatifs à ce stade, car une fois que nous avons
‫commencé à travailler sur ce type de projets, nous avons maintenant un projet complet d'apprentissage automatique.
‫Vos prochaines étapes consistent en quelque sorte à essayer de comprendre les choses par vous-même, en prenant ce que vous avez appris
‫d'ici et en développant ensuite cela.
‫C'est le genre d'information, c'est le genre de connaissance que cela va vraiment aider.
‫Droit.
‫Donc, plutôt que de toujours passer par des projets comme celui-ci, il s'agit de faire des recherches et d'essayer de
‫nouvelles choses.
‫Rappelez-vous l'étape six de notre petit cadre ici, l'expérimentation.
‫C'est le défi que je vous laisse.
‫Mais cela étant dit, si vous êtes arrivé jusqu'ici, vous avez parcouru tout le projet.
‫Toutes nos félicitations.
‫Nous venons d'aborder de bout en bout un problème de régression à l'aide de l'apprentissage automatique.
‫À quel point cela est cool?
‫Alors jetez un œil au cahier, voyez quelles améliorations vous pouvez apporter si vous avez des questions, n'hésitez pas à les
‫poser, laissez-les dans le chat Dischord ou dans l'interface Udemy quelque part où vous pouvez laisser une question et
‫nous verrons ce que nous pouvons faire à partir de là.
‫Mais félicitations.
‫Travailler sur un premier projet de régression de bout en bout.
‫Comme c'est excitant.
‫Tous mes vœux.