‫Da wir ein Modell erstellt haben, das Vorhersagen machen kann, haben wir einiges an dem Testdatensatz gemacht
‫und sie exportiert.
‫Nun, die Leute, mit denen Sie diese Vorhersagen teilen, oder Sie selbst, ich weiß, in
‫meinem Fall bin ich sehr, sehr daran interessiert, vielleicht sind sie neugierig, welche Teile der Daten zu diesen Vorhersagen geführt haben.
‫Hier kommt also die Bedeutung der Zukunft ins Spiel, die Bedeutung der Funktionen.
‫Mit anderen Worten, es geht darum herauszufinden, welche verschiedenen Attribute der Daten am wichtigsten waren, um die
‫Zielgröße oder in unserem Fall den Verkauf vorherzusagen.
‫Schreiben wir das hier auf.
‫Fater Importance versucht herauszufinden, welche verschiedenen Attribute der Daten für die Vorhersage am
‫wichtigsten waren.
‫Setzen wir dies in eine fette Zielvariable.
‫In unserem Fall ist es also der Verkaufspreis.
‫In Ordnung, also wie könnten wir das tun?
‫Wir wissen, dass wir einen Random Forest oder GRESSER verwenden.
‫Wir haben in einem früheren Video das Klassifizierungsprojekt sowie das Zyklonprojekt gesehen.
‫Einige Zyklonmodelle haben das Attribut Merkmalwichtigkeit.
‫Aber wenn wir nicht wüssten, ob wir ein Modell verwenden, mit dem wir nicht vertraut sind, könnten wir vielleicht so
‫etwas machen.
‫Eine Random-Forest-Regress-Funktion ist wichtig.
‫Wunderschönen.
‫Vielleicht bringt uns dies ein paar gute Ergebnisse, wenn wir diese untersuchen. Wir haben die
‫Zyklon-Darlehensdokumentation, die immer hilfreich ist.
‫Also haben wir hier reingeschaut, vielleicht suchen wir nach wow it know what we want,
‫Merkmalwichtigkeiten, zurückgeben der Merkmalwichtigkeiten je höher, desto wichtiger das Merkmal.
‫Mal sehen, was das tatsächlich bewirkt.
‫Nehmen wir also unser Modell.
‫Finden Sie also die Bedeutung der Funktionen unseres besten Modells heraus.
‫Wir nehmen also unser ideales Modell und finden die Bedeutung der Merkmale.
‫Nun, das gibt ein ziemlich großes Array zurück.
‫Eine ganze Reihe verschiedener Werte hier, einige davon sind null, einige sind ziemlich niedrig, 10
‫zu minus sechs.
‫Aber was hat das gemeinsam?
‫Schauen wir uns die Länge an.
‫Was hat das mit unserem Trainingsdatensatz gemeinsam?
‫Hundert bis einhundertzwei sind das, was wir daraus folgern könnten, dass wir hier einhundertzwei Spalten haben und
‫wir hier einhundertzwei Werte haben.
‫Wir erhalten also einen Wert für jede Funktion, sodass die Verkäufe in einem diesem zugeordnet werden.
‫Und Machine Idei würde dies jetzt abbilden, wir könnten ein Wörterbuch erstellen, indem wir Extranet-Spalten durchgehen und diese Werte verflechten, aber ich weiß nicht,
‫wie es Ihnen geht.
‫Ich ziehe es vor, Dinge visuell zu sehen.
‫Lassen Sie uns eine Frage stellen, warum wir nicht eine Hilfsfunktion erstellen, die uns dabei hilft.
‫Wir könnten also eine Hilfsfunktion erstellen, eine Hilfsfunktion zum Plotten der Merkmalwichtigkeit, damit wir sie visuell sehen
‫können.
‫Wir werden uns also die Handlungsmerkmale anhören und vielleicht eine Liste von Spalten und eine Liste von Bedeutungen nehmen, und wir werden jetzt
‫ein Ende von zwanzig sehen.
‫Dies wird in einer Sekunde sinnvoll sein, da wir hier einhundertzwei Werte haben.
‫Aber realistisch und wir wollen uns einen Plot ansehen, wir wollen nur die Top-20-Werte.
‫Und ich meine, deshalb haben wir es so eingestellt, dass wir es hier mit dieser kleinen Funktion anpassen können.
‫Eine Hilfsfunktion ist großartig.
‫Ich hätte früher mit der Verwendung von Funktionen beginnen sollen.
‫Schreibfunktion spart viel Zeit, sagen Sie es so.
‫Früher habe ich immer und immer wieder dieselbe Codezeile in verschiedene Zellen geschrieben, aber ich
‫habe mir angewöhnt, Funktionen für verschiedene Zwecke zu schreiben.
‫Was wir also tun könnten, ist einen kleinen Panik-Trick zu verwenden, der hier Verkettung genannt wird.
‫Und das bedeutet, einfach eine Reihe von verschiedenen Panda-Funktionen in Klammern zu setzen.
‫Und das werden wir gleich sehen, weil wir einen Datenrahmen namens D erstellen werden. F. und es wird zwei Spalten haben.
‫Merkmale können Spalten sein und Merkmalwichtigkeiten können Wichtigkeiten sein.
‫Rechts.
‫Wir erstellen hier also nur einen Datenrahmen und rufen dann Sortierwerte auf, um sie hier anzuzeigen.
‫Diese sind noch in den Klammern zu hören.
‫Das bedeutet also, dass Paedo-Datenrahmen- und Punktsortierwerte in einem Treffer ausgeführt werden,
‫und wir möchten sie nach Merkmalswichtigkeiten sortieren und wir möchten, dass aufsteigend gleich falsch ist.
‫Wir wollen also, dass es vom höchsten zum niedrigsten geht.
‫Ja, das macht Sinn.
‫Und dann wollen wir den Index zurücksetzen.
‫Tropfen ist gleich wahr.
‫Rechts.
‫Eigentlich sollte diese Klammer hier unten sein. Da wir also eine Klammer hier und hier und zwei Punkte haben, bedeutet
‫das, dass es nur diese drei Pande-Schritte macht, einen Treffer, und jetzt müssen wir plotten.
‫Also Plotten.
‫Das Diaphragma, das wir erstellt haben, ist, was wir tun könnten, ist ein großes X zu machen, einen Plot in Unterplots zu instanziieren und dann könnten
‫wir einen horizontalen Balken erstellen, denn meiner Erfahrung nach sieht das Setzen von Features auf einem horizontalen Balken
‫wirklich gut aus.
‫Und jetzt wollen wir nur bis N, deshalb haben wir da drin.
‫Es werden also die ersten 20 Beispiele sein und dasselbe gilt für die Bedeutung von Funktionen.
‫Wir wollen nur bis zu 20 zu den ersten 20.
‫Dann legen wir das Y-Label fest.
‫Axtell hat also Y-Label auf Features gesetzt, weil es ein horizontaler Balken ist, X und Y werden neu angeordnet und wir gehen Eckstut, setzen
‫X-Label, fügen etwas Kommunikation hinzu, setzen die Bedeutung der Features nach unten.
‫Mal sehen, wie das konkret aussieht.
‫Also werden wir einer Funktion helfen.
‫Wir rennen einfach raus oder wir müssen anrufen.
‫Dies ist ein Plot-Feature und dann übergeben wir ihm Spalten.
‫Wir wollen also nur die Spalten von X trainieren, weil das dort eine Variable ist.
‫Und dann sind die Merkmalswichtigkeiten nur die idealen Modellpunktmerkmalswichtigkeiten.
‫Mal sehen, wie das aussieht.
‫OK, wir haben die Funktionen auf der linken Seite, ihren Wert hier.
‫Ich möchte, dass das oberste, das wertvollste Feature ganz oben steht.
‫Was wir also tun könnten, ist Axt.
‫Wie machen wir es?
‫Umkehren.
‫Können wir umkehren?
‫Ich denke, es handelt sich nicht um eine Umkehrung der y-Achse.
‫Vielleicht ist das keine Funktion, im Zweifelsfall den Code ausführen, Y-Achse invertieren.
‫Und das hat nicht funktioniert.
‫Vielleicht ist es eine Funktion.
‫Bomb, wenn Sie Zweifel haben, führen Sie den Code aus.
‫Vertrauen Sie Ihrem Instinkt, oder?
‫So lernt man Dinge.
‫Sie üben, indem Sie es ausführen, ohne nach oben zu schauen.
‫Im Zweifelsfall kannst du immer nachschlagen, oder.
‫Sie können jederzeit fragen, wie eine Matplotlib mit horizontalem Balkendiagramm invertiert wird.
‫Google sollte helfen können.
‫Gut.
‫Was also können wir daraus schließen?
‫Es ist also einiges los.
‫Wir haben hier ungefähr 20 verschiedene Funktionen.
‫Es heißt also, dass Jahr neun, lass uns einen Blick auf unseren X-Zug-Punktkopf werfen, lass uns das hier reinbringen.
‫Es heißt also, dass das Herstellungsjahr des Bulldozers das wichtigste Merkmal ist, basierend auf dem idealen
‫Modell und dann der Produktgröße.
‫Was ist das?
‫Schauen wir uns unser Datenwörterbuch an.
‫Produktgröße, Produktgröße, weiß nicht was das ist.
‫Okay das ist super.
‫Die Größengruppierung für eine Produktgruppenuntergruppe mit Produktgruppe.
‫Dies ist ein Beispiel dafür, wo Sie vielleicht noch etwas mehr recherchieren
‫und herausfinden müssen, welche Funktionen es gibt. Wenn Sie so etwas in Ihrem Datenwörterbuch
‫haben, müssen Sie sich möglicherweise an einen Fachexperten wenden, oder wir könnte einfach X-Zug gehen.
‫Produktgröße.
‫Vielleicht überprüfen wir die Wertzählungen.
‫OK, es gibt jetzt eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs verschiedene Größen, null wird fehlen.
‫Es fehlen also viele Werte.
‫Gut.
‫Aber vielleicht sagt uns das nicht wirklich viel.
‫Vielleicht könnten wir es mit unseren Originaldaten aus machen.
‫Na, bitte.
‫In Ordnung, also die Produktgröße oder ähnliches macht Sinn, dass
‫die Produktgröße den Verkaufspreis beeinflusst das Verkaufsjahr-Gehäuse, auch dort ein bisschen Schaden anrichtet und der Wert des Gehäuses zählt.
‫Okay, das macht für mich nicht wirklich viel Sinn.
‫Und dann gehen wir zurück zum Datenwörterbuch und finden die Gehäusemaschinenkonfiguration.
‫Hat die Maschine eine geschlossene Kabine oder nicht?
‫Gut.
‫Vielleicht müssen wir also herausfinden, was diese unterschiedlichen Werte bedeuten könnten.
‫Dies ist jedoch die Art von Erkundung, die Sie wahrscheinlich gegen Ende durchführen, nachdem Sie ein Modell erstellt haben.
‫Rechts.
‫Wenn Sie dies jemandem mitteilen, nachdem Sie einige Vorhersagen gemacht haben, können Sie dies in einer Art
‫Präsentation aufnehmen.
‫Vielleicht treffen Sie sich also mit einem Kunden oder mit einem anderen Teammitglied oder so.
‫Sie gehen, hey, das sind die wichtigsten Eigenschaften, die unser Modell gefunden hat.
‫Stimmt das mit Ihrer Intuition überein, mit dem, was jemand bereits über die Daten weiß?
‫Ist dies sinnvoll, wenn ein Modell diese Merkmale verwendet, um seine Vorhersagen abzuleiten?
‫Ist dies sinnvoll oder könnten diese Informationen hier Einfluss darauf haben, wie Sie in Zukunft Daten
‫zu Ihren Bulldozer-Verkäufen sammeln?
‫Sie könnten sich also hier etwas mehr mit den Werten beschäftigen, die am meisten dazu beitragen, den Verkaufspreis eines
‫Bulldozers in der Zukunft vorherzusagen?
‫Die letzte Frage, die ich Ihnen wahrscheinlich überlasse, ist, dass wir sie nur ein wenig übergossen haben.
‫Aber ich möchte, dass Sie ein wenig recherchieren, warum es hilfreich sein könnte, die Bedeutung der Funktionen eines
‫Zugmodells zu kennen?
‫Das ist eine abschließende Frage.
‫Es ist eine Frage zum Abschluss.
‫Dies erfordert einige Untersuchungen, warum es hilfreich sein könnte, die Bedeutung der Funktionen eines trainierten Modells für maschinelles
‫Lernen zu kennen?
‫Damit endet dieses Projekt mit einer kleinen Frage hier. Was Sie vielleicht
‫versuchen und tun möchten, ist, wenn Sie alle diese Schritte hier befolgt haben, möchten Sie vielleicht
‫sehen, wie weit Sie können? gehen Sie mit Hyperparameter-Tuning.
‫Also so etwas in der Art, vielleicht könnten Sie diesen Ronnell für eine Weile auf Ihrem Computer lassen und sehen,
‫was er herausfindet.
‫Sehen Sie, ob Sie die Gültigkeit und eine Punktzahl verbessern können, und sehen Sie, wie weit Sie in der Bestenliste aufsteigen würden.
‫Wenn Sie nun einen Punkt erreichen, an dem Sie sich mit einem Random-Forest-Modell nicht wirklich
‫verbessern, kann dies auch eine letzte Erweiterung sein.
‫Die letzte Herausforderung sind die Modelle für maschinelles Lernen.
‫Würdest du es versuchen?
‫In unserem Datensatz und was das beinhalten könnte, ist so etwas wie die Suche nach der Socket-Darlehensmaschine, das Erlernen von
‫Mathematik.
‫Was wir also gemacht haben, ist, dass wir das durchgegangen sind und wir sind zum Regressionsproblem gegangen, wir haben Ensemble-Regressionen
‫gefunden und wir haben einen Random Forest verwendet.
‫Vielleicht möchten Sie ein anderes dieser Regressionsmodelle mit dem Datenformat ausprobieren, das wir in diesem Notebook
‫durchgearbeitet haben.
‫Deshalb hinterlasse ich hier einen kleinen Hinweis.
‫Also Hinweis.
‫Schauen Sie sich den Regressionsabschnitt dieser Karte an oder versuchen Sie, sich etwas wie Cat Boost, Dot I oder X G Boost Dot
‫Verbündeter anzusehen.
‫Dies sind also zwei zusätzliche Ressourcen.
‫Also außerschulisch.
‫Natürlich sind sie an dieser Stelle optional, denn wenn wir einmal angefangen haben,
‫diese Art von Projekten durchzuarbeiten, haben wir jetzt ein vollständiges Projekt für maschinelles Lernen abgeschlossen.
‫Ihre nächsten Schritte bestehen darin, die Dinge selbst herauszufinden, das Gelernte zu übernehmen und
‫es dann zu erweitern.
‫Das ist die Art von Informationen, das ist die Art von Wissen, die wirklich helfen wird.
‫Rechts.
‫Anstatt also immer solche Projekte durchzuarbeiten, recherchiert es und probiert neue Dinge
‫aus.
‫Erinnern Sie sich an Schritt sechs unseres kleinen Rahmens hier, das Experimentieren.
‫Das ist die Herausforderung, die ich Ihnen überlasse.
‫Aber wenn Sie es bis hierher geschafft haben, haben Sie das gesamte Projekt durchlaufen.
‫Herzliche Glückwünsche.
‫Wir sind gerade bei einem Regressionsproblem mit maschinellem Lernen durchgegangen.
‫Wie cool ist das?
‫Schauen Sie sich das Notizbuch an, sehen Sie, welche Verbesserungen Sie vornehmen können, wenn Sie irgendwelche Fragen haben, stellen Sie
‫sie gerne, hinterlassen Sie sie im Dischord-Chat oder in der Udemy-Oberfläche, wo Sie eine Frage hinterlassen können und
‫wir werden sehen was wir von dort aus machen können.
‫Aber herzlichen Glückwunsch.
‫Durcharbeiten eines ersten End-to-End-Regressionsprojekts.
‫Wie aufregend.
‫Alles Gute.