‫Poiché abbiamo costruito un modello in grado di fare previsioni, ne abbiamo fatte alcune sul set di dati di
‫test, le abbiamo esportate.
‫Ora, le persone con cui condividi queste previsioni o di fatto tu stesso, so che
‫nel mio caso sono molto, molto interessato, potrebbero essere curiose di sapere quali parti dei dati hanno portato a queste previsioni.
‫Quindi è qui che entra in gioco l'importanza futura, l'importanza delle caratteristiche.
‫In altre parole, cerca di capire quali diversi attributi dei dati sono stati più importanti quando si tratta di prevedere
‫la variabile target o, nel nostro caso, la vendita.
‫Scriviamolo qui.
‫Fater Importance cerca di capire quali diversi attributi dei dati erano più importanti quando si tratta
‫di prevedere.
‫Mettiamo questo in grassetto variabile di destinazione.
‫Quindi nel nostro caso è il prezzo di vendita.
‫Va bene, quindi come possiamo farlo?
‫Sappiamo che stiamo usando una foresta casuale o GRESSER.
‫Abbiamo visto in un video precedente nel progetto di classificazione e nel progetto del ciclone.
‫Alcuni modelli di cicloni hanno l'importanza delle caratteristiche degli attributi.
‫Ma se non sapessimo se stiamo usando un modello con cui non avevamo familiarità, forse potremmo fare qualcosa
‫del genere.
‫Una caratteristica di regressione casuale della foresta importante.
‫Bellissimo.
‫Quindi forse questo ci darà dei buoni risultati se dovessimo andare a esplorarli, abbiamo la documentazione del prestito
‫ciclone, che è sempre utile.
‫Quindi stavamo cercando qui, forse potremmo cercare wow it know what we want, feature imports, restituire
‫le caratteristiche di importanza più alta è la caratteristica più importante.
‫Vediamo cosa fa effettivamente.
‫Quindi prendiamo il nostro modello.
‫Quindi trova l'importanza delle caratteristiche del nostro modello migliore.
‫Quindi prenderemo il nostro modello ideale e troveremo l'importanza delle caratteristiche.
‫Bene, ora restituisce un array abbastanza grande.
‫Un sacco di valori diversi qui, alcuni sono zero, alcuni sono piuttosto bassi, 10 al sei
‫negativo che sono.
‫Ma cosa ha in comune questo?
‫Controlliamo la lunghezza di questo.
‫Cosa ha in comune questo con il nostro set di dati di allenamento?
‫Da cento a centodue è ciò che potremmo dedurre è che abbiamo centodue colonne qui
‫e abbiamo centodue valori qui.
‫Quindi stiamo ottenendo un valore per ogni caratteristica, quindi le vendite in a sarebbero mappate a questo.
‫E Machine Idei si mapperebbe su questo ora, potremmo creare un dizionario andando su colonne extranet e intrecciando questi valori,
‫ma non so voi.
‫Preferisco vedere le cose visivamente.
‫Quindi facciamo un motivo per cui non creiamo una funzione di supporto che ci aiuti a farlo.
‫Quindi potremmo creare una funzione di supporto, una funzione di supporto per tracciare l'importanza delle caratteristiche in modo da poterla vedere
‫visivamente.
‫Quindi ascolteremo le caratteristiche della trama e potremmo prendere un elenco di colonne e un elenco di importanza e ora vedremo
‫una fine a venti.
‫Questo avrà senso in un secondo perché qui abbiamo centodue valori.
‫Ma realisticamente e vogliamo guardare una trama, vogliamo solo i primi 20 valori.
‫E voglio dire, è per questo che l'abbiamo impostato in modo da poterlo regolare con questa piccola funzione qui.
‫Le funzioni di supporto sono fantastiche.
‫Avrei dovuto iniziare a usare le funzioni prima.
‫La funzione di scrittura consente di risparmiare molto tempo, mettiamola in questo modo.
‫Scrivevo semplicemente la stessa riga di codice più e più volte in celle diverse, ma ho
‫iniziato a prendere l'abitudine di scrivere funzioni per usi diversi.
‫Quindi quello che potremmo fare è usare un piccolo trucco da panish chiamato concatenamento.
‫E ciò significa semplicemente mettere tra parentesi un numero di diverse funzioni del panda.
‫E lo vedremo tra un secondo perché creeremo un frame di dati chiamato D. F. e avrà due colonne.
‫Le funzioni possono essere colonne e le importanza delle funzioni possono essere le importanza.
‫Destra.
‫Quindi stiamo solo creando un frame di dati qui e poi chiameremo i valori di ordinamento per vedere qui.
‫Questi sono ancora tra parentesi deve sentire.
‫Quindi, ciò significa che verrà eseguito il frame di dati pedone e i valori di ordinamento dei
‫punti in un colpo solo e vogliamo ordinarli per importanza delle funzionalità e vogliamo che l'aumento sia uguale a falso.
‫Quindi vogliamo che vada dal più alto al più basso.
‫Sì, ha senso.
‫E poi vogliamo reimpostare l'indice.
‫Goccia è uguale a vero.
‫Destra.
‫In realtà, questa parentesi dovrebbe essere quaggiù, quindi poiché abbiamo una parentesi qui e qui e due punti,
‫significa che farà solo questi tre passaggi, un colpo, e ora dobbiamo tracciare.
‫Quindi trama.
‫Il diaframma che abbiamo creato, è quello che potremmo fare è andare a una grande X, istanziare una trama in sottotrame, e poi
‫potremmo fare una barra orizzontale, perché nella mia esperienza, mettendo le caratteristiche, sembra davvero buono su una
‫barra orizzontale.
‫E ora vogliamo solo fino a N, ecco perché abbiamo lì dentro.
‫Quindi saranno i primi 20 esempi e lo stesso con l'importanza delle funzionalità.
‫Vogliamo solo fino a 20 fino ai primi 20.
‫Quindi imposteremo l'etichetta Y.
‫Quindi Axtell ha impostato l'etichetta Y sulle caratteristiche perché è una barra orizzontale, X e Y sono riorganizzate e andiamo Eckstut, imposta l'etichetta X, aggiungi
‫un po' di comunicazione ad essa, metti l'importanza delle funzionalità in basso.
‫Vediamo come si presenta in realtà.
‫Quindi aiuteremo una funzione.
‫Corriamo là fuori o dobbiamo chiamare.
‫Questa è una caratteristica della trama e poi la passeremo alle colonne.
‫Quindi vogliamo solo le colonne di X train perché quella è una variabile lì.
‫E poi l'importanza delle caratteristiche è solo l'importanza delle caratteristiche del punto del modello ideale.
‫Vediamo come si presenta.
‫OK, quindi abbiamo le caratteristiche a sinistra, il loro valore qui.
‫Voglio che la parte superiore, la caratteristica più preziosa, sia in cima.
‫Quindi quello che potremmo fare è un'ascia.
‫Come lo facciamo?
‫Invertire.
‫Possiamo invertire?
‫Penso che gli atti non invertono l'asse y.
‫Forse non è una funzione, in caso di dubbio, esegui il codice, inverti l'asse Y.
‫E questo non ha funzionato.
‫Forse è una funzione.
‫Bomb, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Fidati del tuo istinto, giusto?
‫È così che impari le cose.
‫Ti eserciti eseguendolo senza alzare lo sguardo.
‫In caso di dubbio, puoi sempre cercarlo, giusto.
‫Puoi sempre chiedere come invertire un grafico a barre orizzontali matplotlib.
‫Google dovrebbe essere in grado di aiutare.
‫Va bene.
‫Quindi cosa possiamo dedurre da questo?
‫Quindi sta succedendo un bel po'.
‫Abbiamo circa 20 funzioni diverse qui.
‫Quindi sta dicendo che il nono anno, diamo un'occhiata alla nostra testa a punto del treno X, mettiamolo qui.
‫Quindi si dice che l'anno di fabbricazione del bulldozer sia la caratteristica più importante in base al modello
‫ideale e quindi alle dimensioni del prodotto.
‫Cos'è quello?
‫Diamo un'occhiata al nostro dizionario dei dati.
‫Dimensioni del prodotto, dimensioni del prodotto, non so cosa sia.
‫D'accordo va benissimo.
‫Il raggruppamento delle dimensioni per un gruppo di prodotti è sottoinsiemi con il gruppo di prodotti.
‫Questo è un esempio di dove potresti aver bisogno di fare qualche altra ricerca
‫e capire quali sono le caratteristiche, cosa succede se hai qualcosa di simile nel tuo dizionario di
‫dati, potresti dover contattare come un esperto in materia, o noi potrebbe semplicemente andare sul treno X.
‫Taglia del prodotto.
‫Forse controlliamo il valore conta.
‫OK, quindi ora ci sono una, due, tre, quattro, cinque, sei diverse dimensioni, mancherà zero.
‫Quindi un sacco di valori mancanti lì.
‫Va bene.
‫Ma forse questo non ci dice molto, però.
‫Forse potremmo farlo sui nostri dati originali da.
‫Ci siamo.
‫Va bene, quindi la dimensione del prodotto o quel tipo di senso ha senso
‫che la dimensione del prodotto stia influenzando l'allegato dell'anno di vendita del prezzo di vendita, facendo anche un bel po' di danni lì e il valore dell'involucro conta.
‫OK, quindi è qualcosa che non ha molto senso per me.
‫E poi torniamo al dizionario dei dati e troviamo la configurazione della macchina del contenitore.
‫La macchina ha una cabina chiusa o no?
‫Va bene.
‫Quindi forse abbiamo bisogno di capire cosa potrebbero significare questi diversi valori.
‫Ma questo è il tipo di esplorazione che probabilmente farete verso la fine dopo aver costruito un modello.
‫Destra.
‫È portare questo a qualcuno dopo che hai fatto alcune previsioni, potresti prenderlo in una sorta
‫di presentazione.
‫Quindi forse stai incontrando un cliente o incontrando un altro membro del team o qualcosa del genere.
‫Stai andando, ehi, queste sono le caratteristiche più importanti che ha trovato il nostro modello.
‫Questo concorda con il tuo tipo di intuizione, con ciò che qualcuno già conosce dei dati?
‫Ha senso se un modello utilizza queste funzionalità per derivare le sue previsioni?
‫Ha senso o queste informazioni qui potrebbero influenzare il modo in cui raccogli i dati in futuro sulle
‫tue vendite di bulldoze?
‫Quindi potresti impegnarti un po' di più nei valori che stanno contribuendo maggiormente alla previsione del prezzo di vendita
‫di un bulldozer in futuro?
‫L'ultima domanda che probabilmente ti lascerò è che l'abbiamo appena smaltata un po'.
‫Ma voglio che tu faccia un po' di ricerche, perché potrebbe essere utile conoscere l'importanza delle caratteristiche di un
‫modello di treno?
‫Questa è una domanda finale.
‫È una domanda da finire.
‫Ciò richiederà alcune ricerche, perché conoscere l'importanza delle funzionalità di un modello di apprendimento automatico addestrato
‫potrebbe essere utile?
‫Quindi questo finirà questo progetto per finire con una piccola domanda qui, quello che
‫potresti voler provare a fare è se hai seguito tutti questi passaggi qui, potresti voler vedere fino a
‫che punto puoi vai con l'ottimizzazione dei parametri iper.
‫Quindi qualcosa del genere, forse potresti lasciare questo Ronnell per un po' sul tuo computer, vedere
‫cosa scopre.
‫Vedi se riesci a migliorare il valore valido e un punteggio e vedi fino a che punto ti rialzeresti in classifica.
‫Ora, se raggiungi un punto in cui non stai realmente migliorando con un modello di
‫foresta casuale, potrebbe anche essere un'estensione finale.
‫La sfida finale è ciò che i modelli di machine learning.
‫proveresti?
‫Sul nostro set di dati e ciò che potrebbe comportare è qualcosa come la ricerca della macchina per il prestito di socket, l'apprendimento della
‫matematica.
‫Quindi quello che abbiamo fatto è che siamo passati attraverso questo e siamo passati al problema della regressione, abbiamo trovato
‫regressioni d'insieme e abbiamo usato una foresta casuale.
‫Forse vuoi provare un altro di questi modelli di regressione utilizzando il formato dei dati che abbiamo elaborato in
‫questo quaderno.
‫Quindi lascerò un piccolo suggerimento qui.
‫Quindi suggerimento.
‫Dai un'occhiata alla sezione di regressione di questa mappa o prova a guardare qualcosa come Cat Boost, Dot I o X G boost
‫dot ally.
‫Quindi queste sono due risorse extra.
‫Quindi extracurriculare.
‫Naturalmente, a questo punto sono facoltativi perché una volta che abbiamo iniziato a lavorare su
‫questo tipo di progetti, ora abbiamo una fine per finire su un progetto di apprendimento automatico completo.
‫I tuoi prossimi passi sono come cercare di capire le cose da solo, prendendo ciò che hai imparato
‫da qui e poi espandendolo.
‫Questo è il tipo di informazione, questo è il tipo di conoscenza che sarà davvero d'aiuto.
‫Destra.
‫Quindi, piuttosto che affrontare sempre progetti come questo, è fare qualche ricerca e provare
‫cose nuove.
‫Ricorda il passaggio sei della nostra piccola struttura qui, la sperimentazione.
‫Questa è la sfida che lascio a te.
‫Ma detto questo, se sei arrivato fino a questo punto, hai completato l'intero progetto.
‫Congratulazioni.
‫Siamo appena andati alla fine su un problema di regressione usando l'apprendimento automatico.
‫Quant'è fico?
‫Quindi dai un'occhiata al taccuino, vedi quali miglioramenti puoi apportare in caso di domande, sentiti libero di farle,
‫lasciale nella chat di Dischord o nell'interfaccia di Udemy da qualche parte dove puoi lasciare una
‫domanda e vedremo cosa possiamo fare da lì.
‫Ma congratulazioni.
‫Lavorare attraverso un primo progetto di regressione end-to-end.
‫Che emozione.
‫Ti auguro il meglio.