‫Karena kami telah membangun model yang mampu membuat prediksi, kami telah melakukan beberapa pada kumpulan data pengujian,
‫kami telah mengekspornya.
‫Sekarang, orang-orang yang Anda berbagi prediksi ini dengan atau sebenarnya diri Anda sendiri, saya tahu
‫dalam kasus saya, saya sangat, sangat tertarik, mungkin ingin tahu bagian mana dari data yang mengarah pada prediksi ini.
‫Jadi di sinilah pentingnya masa depan, pentingnya fitur.
‫Dengan kata lain, ini mencari tahu atribut data mana yang paling penting dalam memprediksi variabel
‫target atau dalam kasus kami, penjualan.
‫Mari kita tulis di sini.
‫Fater Importance berusaha mencari tahu atribut data mana yang paling penting dalam
‫hal memprediksi.
‫Mari kita letakkan ini dalam variabel target yang dicetak tebal.
‫Jadi dalam kasus kami, ini adalah harga jual.
‫Baiklah, jadi bagaimana kita bisa melakukan ini?
‫Kami tahu kami menggunakan hutan acak atau GRESSER.
‫Kami telah melihat di video sebelumnya dalam proyek klasifikasi serta proyek siklon.
‫Beberapa model siklon memiliki atribut fitur penting.
‫Tetapi jika kita tidak tahu apakah kita menggunakan model yang tidak kita kenal, mungkin kita bisa melakukan sesuatu
‫seperti ini.
‫Sebuah fitur regresi hutan acak penting.
‫Cantik.
‫Jadi mungkin ini akan memberi kita beberapa hasil yang baik jika kita pergi dan menjelajahi ini, kita punya
‫dokumentasi pinjaman siklon, yang selalu membantu.
‫Jadi kami mencari di sini, mungkin kami mungkin mencari wow itu tahu apa yang kami inginkan,
‫fitur penting, kembalikan fitur penting semakin tinggi semakin penting fitur.
‫Mari kita lihat apa yang sebenarnya dilakukan.
‫Jadi mari kita ambil model kita.
‫Jadi temukan pentingnya fitur model terbaik kami.
‫Jadi kami akan mengambil model ideal kami dan kami akan menemukan pentingnya fitur.
‫Nah, sekarang itu mengembalikan array yang cukup besar.
‫Sejumlah besar nilai yang berbeda di sini, beberapa di antaranya nol, beberapa di antaranya cukup rendah, 10
‫hingga negatif enam.
‫Tapi apa kesamaannya?
‫Mari kita periksa panjangnya.
‫Apa kesamaan ini dengan set data pelatihan kami?
‫Seratus hingga seratus dua adalah apa yang mungkin kita simpulkan adalah bahwa kita memiliki seratus dua kolom di sini dan
‫kita memiliki seratus dua nilai di sini.
‫Jadi kami mendapatkan nilai untuk setiap fitur, jadi penjualan di akan dipetakan ke ini.
‫Dan Machine Idei akan memetakan ini sekarang kita bisa membuat kamus dengan membuka kolom ekstranet dan menjalin nilai-nilai ini, tapi saya
‫tidak tahu tentang Anda.
‫Saya lebih suka melihat sesuatu secara visual.
‫Jadi mari kita buat mengapa kita tidak membuat fungsi pembantu yang membantu kita melakukan itu.
‫Jadi kita bisa membuat fungsi helper, fungsi helper untuk memplot pentingnya fitur sehingga kita bisa melihatnya secara
‫visual.
‫Jadi kita akan mendengar fitur plot dan kita mungkin mengambil daftar kolom dan daftar kepentingan dan kita akan melihat akhir
‫dari dua puluh sekarang.
‫Ini akan masuk akal dalam satu detik karena kami memiliki seratus dua nilai di sini.
‫Tapi secara realistis dan kami ingin melihat plot, kami hanya ingin 20 nilai teratas.
‫Dan maksud saya, itulah mengapa kami mengaturnya sehingga kami dapat menyesuaikannya dengan fungsi kecil ini di sini.
‫Fungsi pembantu sangat bagus.
‫Saya seharusnya mulai menggunakan fungsi lebih awal.
‫Fungsi menulis menghemat banyak waktu, begini.
‫Saya dulu hanya menulis baris kode yang sama berulang-ulang di sel yang berbeda, tetapi
‫saya mulai terbiasa menulis fungsi untuk kegunaan yang berbeda.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah menggunakan sedikit trik panish yang disebut chaining.
‫Dan apa artinya itu hanya dengan meletakkan sejumlah fungsi panda yang berbeda di dalam tanda kurung.
‫Dan kita akan melihatnya sebentar lagi karena kita akan membuat kerangka data yang disebut D. F. dan itu akan memiliki dua kolom.
‫Fitur dapat berupa kolom dan fitur penting dapat menjadi penting.
‫Benar.
‫Jadi kami hanya membuat bingkai data di sini dan kemudian kami akan memanggil nilai pengurutan untuk melihat di sini.
‫Ini masih dalam tanda kurung yang perlu didengar.
‫Jadi apa artinya ini akan melakukan bingkai data paedo dan nilai pengurutan titik dalam
‫satu pukulan dan kami ingin mengurutkannya berdasarkan kepentingan fitur dan kami ingin naik sama dengan salah.
‫Jadi kami ingin pergi dari tertinggi ke terendah.
‫Ya, itu masuk akal.
‫Dan kemudian kami ingin mengatur ulang file index.
‫Jatuhkan sama dengan benar.
‫Benar.
‫Sebenarnya, braket ini seharusnya ada di bawah sini, jadi karena kita punya braket di sini dan di sini dan dua titik,
‫itu artinya hanya akan melakukan tiga langkah pande ini, satu pukulan, dan sekarang kita perlu plot.
‫Jadi plot.
‫Diafragma yang telah kita buat, yang mungkin kita lakukan adalah membuat X besar, membuat instance plot ke subplot, dan kemudian kita
‫mungkin melakukan bilah horizontal, karena menurut pengalaman saya, menempatkan fitur, terlihat sangat bagus di
‫bilah horizontal.
‫Dan sekarang kami hanya ingin sampai N itu sebabnya kami ada di sana.
‫Jadi itu akan menjadi 20 contoh pertama dan sama dengan fitur penting.
‫Kami hanya ingin sampai 20 sampai 20 pertama.
‫Kemudian kita akan mengatur label Y.
‫Jadi Axtell menyetel label Y ke fitur karena itu adalah bilah horizontal, X dan Y diatur ulang dan kami pergi ke Eckstut, menyetel label
‫X, menambahkan beberapa komunikasi ke dalamnya, menempatkan kepentingan fitur di bagian bawah.
‫Mari kita lihat seperti apa ini sebenarnya.
‫Jadi kita akan membantu suatu fungsi.
‫Kami hanya lari ke sana atau kami harus menelepon.
‫Ini adalah fitur plot dan kemudian kami akan meneruskannya ke kolom.
‫Jadi kami hanya ingin kolom dari kereta X karena itu adalah variabel di sana.
‫Dan kemudian pentingnya fitur hanyalah model yang ideal dari pentingnya fitur titik.
‫Mari kita lihat seperti apa ini.
‫Oke, jadi kita punya fitur di sebelah kiri, nilainya di sini.
‫Saya ingin yang teratas, fitur yang paling berharga berada di atas.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah kapak.
‫Bagaimana kita melakukannya?
‫Membalikkan.
‫Bisakah kita membalikkan?
‫Saya pikir tindakannya tidak membalikkan sumbu y.
‫Mungkin itu bukan fungsinya, jika ragu, jalankan kodenya, balikkan sumbu Y.
‫Dan itu tidak berhasil.
‫Mungkin itu adalah fungsi.
‫Bom, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Percaya insting Anda, bukan?
‫Begitulah cara Anda mempelajari banyak hal.
‫Anda berlatih dengan menjalankannya tanpa melihat ke atas.
‫Jika ragu, Anda selalu dapat mencarinya, bukan.
‫Anda selalu dapat bertanya bagaimana cara membalikkan matplotlib plot batang horizontal.
‫Google harus dapat membantu.
‫Baiklah.
‫Jadi apa yang bisa kita simpulkan dari ini?
‫Jadi ada sedikit yang adil terjadi.
‫Kami memiliki sekitar 20 fitur berbeda di sini.
‫Jadi dikatakan bahwa tahun kesembilan, mari kita lihat kepala titik kereta X kita, mari kita lihat di sini.
‫Jadi dikatakan bahwa tahun pembuatan buldoser adalah fitur terpenting berdasarkan model ideal
‫dan kemudian ukuran produk.
‫Apa itu?
‫Mari kita lihat kamus data kita.
‫Ukuran produk, ukuran produk, tidak tahu apa ini.
‫Oke, itu bagus.
‫Pengelompokan ukuran untuk subkumpulan grup produk dengan grup produk.
‫Ini adalah contoh di mana Anda mungkin perlu melakukan penelitian lebih lanjut dan
‫mencari tahu fitur apa itu, bagaimana jika Anda memiliki sesuatu seperti ini di kamus data
‫Anda, Anda mungkin harus menghubungi pakar materi pelajaran, atau kami bisa saja naik kereta X.
‫Ukuran produk.
‫Mungkin kita cek nilai-nilainya.
‫Oke, jadi sekarang ada satu, dua, tiga, empat, lima, enam ukuran berbeda, nol akan hilang.
‫Jadi banyak nilai-nilai yang hilang di sana.
‫Baiklah.
‫Tapi mungkin ini tidak banyak memberi tahu kita.
‫Mungkin kita bisa melakukannya pada data asli kita dari.
‫Di sana kita pergi.
‫Baiklah, jadi ukuran produk atau semacamnya masuk akal bahwa
‫ukuran produk mempengaruhi harga jual penutup tahun penjualan, juga melakukan sedikit kerusakan di sana dan nilai penutup diperhitungkan.
‫Oke, jadi itu sesuatu yang tidak terlalu masuk akal bagi saya.
‫Dan kemudian kami kembali ke kamus data dan kami menemukan konfigurasi mesin enklosur.
‫Apakah mesin memiliki kabin tertutup atau tidak?
‫Baiklah.
‫Jadi mungkin kita perlu mencari tahu apa arti dari nilai-nilai yang berbeda ini.
‫Tapi ini adalah jenis eksplorasi yang mungkin Anda lakukan menjelang akhir setelah Anda membuat model.
‫Benar.
‫Membawa ini kepada seseorang setelah Anda membuat beberapa prediksi, Anda mungkin mengambil ini dalam
‫semacam presentasi.
‫Jadi mungkin Anda sedang bertemu dengan klien atau bertemu dengan anggota tim lain atau semacamnya.
‫Anda akan pergi, hei, inilah fitur terpenting yang ditemukan model kami.
‫Apakah ini sesuai dengan intuisi Anda, dengan apa yang sudah diketahui seseorang tentang data?
‫Apakah ini masuk akal jika model menggunakan fitur ini untuk mendapatkan prediksinya?
‫Apakah ini masuk akal atau informasi ini di sini dapat memengaruhi cara Anda mengumpulkan data di masa mendatang
‫tentang penjualan buldoser Anda?
‫Jadi, Anda mungkin berusaha lebih keras untuk mengetahui nilai di sini yang paling berkontribusi dalam memprediksi harga
‫jual buldoser di masa mendatang?
‫Mungkin pertanyaan terakhir yang akan saya berikan kepada Anda adalah bahwa kita hanya sedikit melihatnya.
‫Tapi saya ingin Anda melakukan sedikit riset mengapa mengetahui pentingnya fitur model kereta api
‫bisa membantu?
‫Itu pertanyaan akhir.
‫Ini adalah pertanyaan untuk diselesaikan.
‫Ini akan melibatkan beberapa penelitian mengapa mengetahui pentingnya fitur dari model pembelajaran mesin yang
‫terlatih dapat membantu?
‫Jadi itu akan menyelesaikan proyek ini untuk menyelesaikan dengan sedikit pertanyaan di sini, apa yang
‫mungkin ingin Anda coba dan lakukan adalah jika Anda telah mengikuti semua langkah ini di sini, Anda mungkin ingin
‫melihat seberapa jauh Anda bisa pergi dengan penyetelan parameter hiper.
‫Jadi kira-kira seperti ini, mungkin Anda bisa meninggalkan Ronnell ini sebentar di komputer Anda, lihat apa
‫yang ditemukannya.
‫Lihat apakah Anda dapat meningkatkan validitas dan skor dan lihat seberapa jauh Anda akan naik di papan peringkat.
‫Sekarang, jika Anda benar-benar mencapai titik di mana Anda tidak benar-benar meningkat dengan
‫model hutan acak, apa itu perpanjangan terakhir.
‫Tantangan terakhir adalah apa model pembelajaran mesin.
‫Maukah Anda mencoba?
‫Pada dataset kami dan apa yang mungkin terlibat adalah sesuatu seperti mencari mesin pinjaman socket, belajar
‫matematika.
‫Jadi apa yang telah kami lakukan adalah kami telah melalui ini dan kami telah pergi ke masalah regresi, kami menemukan
‫regresi ensemble dan kami telah menggunakan hutan acak.
‫Mungkin Anda ingin mencoba salah satu model regresi ini menggunakan format data yang telah kami kerjakan di buku
‫catatan ini.
‫Jadi saya akan meninggalkan sedikit petunjuk di sini.
‫Jadi petunjuk.
‫Lihat bagian regresi peta ini atau coba lihat sesuatu seperti Cat Boost, Dot I atau X G boost
‫dot ally.
‫Jadi ini adalah dua sumber daya tambahan.
‫Jadi Ekstra Kurikuler.
‫Tentu saja, mereka opsional pada saat ini karena setelah kami mulai mengerjakan
‫proyek semacam ini, sekarang kami memiliki proyek pembelajaran mesin lengkap dari ujung ke ujung.
‫Langkah Anda selanjutnya adalah mencoba mencari tahu sendiri, mengambil apa yang telah Anda pelajari dari
‫sini dan kemudian mengembangkannya.
‫Itu jenis informasi, jenis pengetahuan yang benar-benar akan membantu.
‫Benar.
‫Jadi daripada selalu melalui proyek-proyek seperti ini, ia melakukan penelitian dan mencoba hal-hal
‫baru.
‫Ingat langkah enam dari kerangka kecil kami di sini, eksperimen.
‫Itulah tantangan yang saya serahkan kepada Anda.
‫Tapi itu dikatakan, jika Anda telah sampai sejauh ini, Anda telah melalui seluruh proyek.
‫Selamat.
‫Kami baru saja menyelesaikan masalah regresi menggunakan pembelajaran mesin.
‫Betapa kerennya itu?
‫Jadi lihatlah buku catatannya, lihat peningkatan apa yang dapat Anda lakukan jika Anda memiliki pertanyaan apa pun, jangan ragu untuk bertanya kepada
‫mereka, tinggalkan mereka di obrolan Dischord atau di antarmuka Udemy di suatu tempat di mana Anda dapat meninggalkan pertanyaan
‫dan kita akan lihat apa yang bisa kita lakukan dari sana.
‫Tapi selamat.
‫Bekerja melalui proyek regresi ujung ke ujung pertama.
‫Menarik sekali.
‫Semua yang terbaik.