‫Como construímos um modelo capaz de fazer previsões, fizemos algumas no conjunto de dados de teste
‫e os exportamos.
‫Bem, as pessoas com quem você compartilha essas previsões ou, na verdade, você mesmo, sei
‫que, no meu caso, estou muito, muito interessado, podem estar curiosos para saber quais partes dos dados levaram a essas previsões.
‫Portanto, é aqui que entra a importância futura, a importância do recurso.
‫Em outras palavras, busca descobrir quais atributos dos dados foram os mais importantes na hora de prever
‫a variável-alvo ou, no nosso caso, a venda.
‫Vamos escrever isso aqui.
‫Fater Importance procura descobrir quais atributos diferentes dos dados foram mais importantes quando se trata
‫de previsão.
‫Vamos colocar isso na variável alvo em negrito.
‫Portanto, no nosso caso, é o preço de venda.
‫Tudo bem, então como podemos fazer isso?
‫Sabemos que estamos usando uma floresta aleatória ou GRESSER.
‫Vimos em um vídeo anterior no projeto de classificação, bem como no projeto do ciclone.
‫Alguns modelos de ciclones têm a importância do atributo feature.
‫Mas se não soubéssemos se estamos usando um modelo com o qual não estávamos familiarizados, talvez pudéssemos fazer
‫algo assim.
‫Um recurso de regressão de floresta aleatório é importante.
‫Bela.
‫Talvez isso nos dê alguns bons resultados se formos explorá-los. Temos a documentação do empréstimo do
‫ciclone, que é sempre útil.
‫Então, estávamos procurando aqui, talvez possamos pesquisar wow, sabemos o que queremos, importâncias de recursos, retornar
‫as importâncias de recursos quanto maior, mais importante é o recurso.
‫Vamos ver o que isso realmente faz.
‫Então, vamos pegar nosso modelo.
‫Portanto, descubra a importância do recurso de nosso melhor modelo.
‫Então, pegaremos nosso modelo ideal e encontraremos recursos importantes.
‫Bem, agora isso retorna uma matriz bastante grande.
‫Um monte de valores diferentes aqui, alguns deles são zero, alguns deles são muito baixos, 10 elevado a seis
‫negativos eles são.
‫Mas o que isso tem em comum?
‫Vamos verificar o comprimento disso.
‫O que isso tem em comum com nosso conjunto de dados de treinamento?
‫O que podemos inferir é de cento a cento e dois, que temos cento e duas colunas aqui
‫e cento e dois valores aqui.
‫Portanto, estamos obtendo um valor para cada recurso, portanto, as vendas em a seriam mapeadas para isso.
‫E Machine Idei mapearia isso agora que poderíamos fazer um dicionário usando colunas de extranet e entrelaçar esses valores, mas
‫não sei sobre você.
‫Eu prefiro ver as coisas visualmente.
‫Então, vamos fazer um por que não criamos uma função auxiliar que nos ajude a fazer isso.
‫Portanto, podemos fazer uma função auxiliar, função auxiliar para traçar a importância do recurso para que possamos vê-lo
‫visualmente.
‫Então, vamos ouvir os recursos do enredo e podemos pegar uma lista de colunas e uma lista de importâncias e veremos um
‫fim de vinte agora.
‫Isso fará sentido em um segundo, porque temos cento e dois valores aqui.
‫Mas, de forma realista, e queremos olhar para um gráfico, queremos apenas os 20 valores principais.
‫E quero dizer, é por isso que o configuramos para que possamos ajustá-lo com esta pequena função aqui.
‫As funções de um auxiliar são ótimas.
‫Eu deveria ter começado a usar funções antes.
‫A função de escrita economiza muito tempo, coloque dessa forma.
‫Eu costumava escrever a mesma linha de código indefinidamente em células diferentes, mas comecei a
‫adquirir o hábito de escrever funções para diferentes usos.
‫Então, o que podemos fazer é usar um pequeno truque de pânico aqui chamado encadeamento.
‫E o que isso significa é simplesmente colocar várias funções diferentes do panda entre parênteses.
‫E veremos isso em um segundo, porque faremos um quadro de dados chamado D. F. e terá duas colunas.
‫Os recursos podem ser colunas e as importâncias dos recursos podem ser importantes.
‫Direito.
‫Então, estamos apenas criando um quadro de dados aqui e, em seguida, vamos chamar os valores de classificação para ver aqui.
‫Eles ainda estão dentro dos colchetes que precisam ser ouvidos.
‫Então, isso significa que faremos paedo data frame e dot sort values em
‫uma ocorrência e queremos classificá-los por importâncias de recurso e queremos ascender igual a false.
‫Então, queremos que vá do mais alto ao mais baixo.
‫Sim, isso faz sentido.
‫E então queremos redefinir o índice.
‫Drop é igual a verdadeiro.
‫Direito.
‫Na verdade, este colchete deve estar aqui, então porque temos um colchete aqui e aqui e dois pontos, isso significa
‫que ele vai apenas fazer essas três etapas de pande, um acerto, e agora precisamos traçar.
‫Então, trama.
‫O diafragma que criamos, é o que podemos fazer é ir grande X, instanciar um gráfico em subtramas, e então podemos
‫fazer uma barra horizontal, porque na minha experiência, colocar recursos, parece muito bom em uma
‫barra horizontal.
‫E agora nós só queremos até N é por isso que temos lá.
‫Então, serão os primeiros 20 exemplos e o mesmo com as importâncias dos recursos.
‫Queremos apenas até 20 para os primeiros 20.
‫Em seguida, vamos definir o rótulo Y.
‫Então, Axtell definiu o rótulo Y para recursos porque é uma barra horizontal, X e Y são reorganizados e nós vamos Eckstut, definimos o rótulo
‫X, adicionamos alguma comunicação a ele, colocamos a importância do recurso embaixo.
‫Vamos ver como isso realmente se parece.
‫Então, vamos ajudar em uma função.
‫Apenas corremos para lá ou temos que ligar.
‫Este é um recurso de plotagem e então passaremos colunas.
‫Então, queremos apenas as colunas do trem X porque essa é uma variável ali.
‫E então as importâncias de recursos são apenas as importâncias de recursos de pontos do modelo ideal.
‫Vamos ver como é.
‫OK, então temos os recursos à esquerda, seus valores aqui.
‫Eu quero que o primeiro, o recurso mais valioso esteja no topo.
‫Então, o que podemos fazer é machado.
‫Como fazemos isso?
‫Invertido.
‫Podemos inverter?
‫Acho que as ações não invertem o eixo y.
‫Talvez não seja uma função, em caso de dúvida, execute o código, inverta o eixo Y.
‫E isso não funcionou.
‫Talvez seja uma função.
‫Bomba, em caso de dúvida, execute o código.
‫Confie em seus instintos, certo?
‫É assim que você aprende as coisas.
‫Você pratica executando-o sem olhar para cima.
‫Em caso de dúvida, você sempre pode pesquisar, certo.
‫Você sempre pode perguntar como inverter um gráfico de barra horizontal matplotlib.
‫O Google deve ser capaz de ajudar.
‫Tudo bem.
‫Então, o que podemos inferir disso?
‫Portanto, há muita coisa acontecendo.
‫Temos cerca de 20 recursos diferentes aqui.
‫Então está dizendo que ano nove, vamos dar uma olhada em nosso ponto central do trem X, vamos colocá-lo aqui.
‫Portanto, está dizendo que o ano em que o bulldozer foi feito é a característica mais importante com base no modelo
‫ideal e depois no tamanho do produto.
‫O que é aquilo?
‫Vejamos nosso dicionário de dados.
‫Tamanho do produto, tamanho do produto, não sei o que é isso.
‫OK, isso é ótimo.
‫O agrupamento de tamanhos para subconjuntos de um grupo de produtos com grupo de produtos.
‫Este é um exemplo de onde talvez você precise fazer mais pesquisas e descobrir
‫quais são os recursos, e se você tiver algo assim em seu dicionário de dados, talvez precise
‫entrar em contato com um especialista no assunto, ou nós poderia simplesmente ir para o trem X.
‫Tamanho do produto.
‫Talvez possamos verificar as contagens de valor.
‫OK, então há um, dois, três, quatro, cinco, seis tamanhos diferentes agora, zero vai faltar.
‫Portanto, há muitos valores ausentes.
‫Tudo bem.
‫Mas talvez isso realmente não nos diga muito, no entanto.
‫Talvez pudéssemos fazer isso com nossos dados originais de.
‫Aqui vamos nós.
‫Tudo bem, então o tamanho do produto ou aquele tipo de faz sentido que
‫o tamanho do produto esteja influenciando o preço de venda do invólucro do ano de venda, também causando um certo dano ali e o valor do invólucro conta.
‫OK, isso é algo que realmente não faz muito sentido para mim.
‫E então voltamos ao dicionário de dados e encontramos a configuração da máquina de gabinete.
‫A máquina tem cabine fechada ou não?
‫Tudo bem.
‫Então, talvez precisemos descobrir o que esses valores diferentes podem significar.
‫Mas este é o tipo de exploração que você provavelmente fará no final, depois de construir um modelo.
‫Direito.
‫É levar isso a alguém depois de fazer algumas previsões, você pode levar isso em uma espécie
‫de apresentação.
‫Então, talvez você esteja se reunindo com um cliente ou com outro membro da equipe ou algo assim.
‫Você vai, ei, este é o recurso mais importante que nosso modelo encontrou.
‫Isso concorda com o seu tipo de intuição, com o que alguém já sabe sobre os dados?
‫Isso faz sentido se um modelo está usando esses recursos para derivar suas previsões?
‫Isso faz sentido ou as informações aqui podem influenciar a maneira como você coletará dados no futuro sobre
‫as vendas de bulldozes?
‫Portanto, você pode se esforçar um pouco mais nos valores aqui que mais contribuem para prever o preço de
‫venda de uma escavadeira no futuro?
‫A última provavelmente pergunta que vou deixar é que nós meio que vimos isso um pouco.
‫Mas eu quero que você faça um pouco de pesquisa. Por que conhecer as importâncias dos recursos de um modelo de trem
‫pode ser útil?
‫Essa é uma pergunta final.
‫É uma questão para terminar.
‫Isso vai envolver alguma pesquisa por que conhecer as importâncias dos recursos de um modelo de aprendizado de máquina
‫treinado pode ser útil?
‫Isso vai encerrar este projeto com uma pequena pergunta aqui, o que você pode
‫tentar e fazer é se você seguiu todas essas etapas aqui, você pode querer ver o quão longe
‫você pode, você pode vá com ajuste de hiperparâmetro.
‫Então, algo assim, talvez você possa deixar este Ronnell por um tempo no seu computador, ver o que
‫ele descobre.
‫Veja se você pode melhorar o válido e uma pontuação e veja o quão longe você subiria na tabela de classificação.
‫Agora, se você chegar a um ponto em que não está realmente melhorando com um modelo de floresta
‫aleatório, o que uma extensão final também pode ser.
‫O desafio final é quais são os modelos de aprendizado de máquina.
‫Você tentaria?
‫Em nosso conjunto de dados e o que isso pode envolver é algo como pesquisar a máquina de empréstimo de soquete, aprender
‫matemática.
‫Então, o que fizemos foi passar por isso e passar para o problema de regressão, encontramos regressões
‫de conjunto e usamos uma floresta aleatória.
‫Talvez você queira tentar outro desses modelos de regressão usando o formato de dados que trabalhamos neste bloco
‫de notas.
‫Então, vou deixar uma pequena dica aqui.
‫Então, dica.
‫Verifique a seção de regressão deste mapa ou tente olhar para algo como Cat Boost, Dot I ou X G boost
‫dot ally.
‫Portanto, esses são dois recursos extras.
‫Tão extracurricular.
‫Claro, eles são opcionais neste ponto porque, uma vez que começamos a trabalhar nesses
‫tipos de projetos, agora temos um projeto completo de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
‫Seus próximos passos são tentar descobrir as coisas por conta própria, pegando o que você aprendeu
‫aqui e expandindo isso.
‫Esse é o tipo de informação, é o tipo de conhecimento que realmente vai ajudar.
‫Direito.
‫Então, em vez de sempre passar por projetos como esse, é fazer pesquisas e experimentar
‫coisas novas.
‫Lembre-se do passo seis de nossa pequena estrutura aqui, experimentação.
‫Esse é o desafio que deixo para você.
‫Dito isso, se você chegou até aqui, já passou por todo o projeto.
‫Parabéns.
‫Acabamos de chegar de ponta a ponta em um problema de regressão usando aprendizado de máquina.
‫Quão legal é isso?
‫Portanto, dê uma olhada no bloco de notas, veja quais melhorias você pode fazer se tiver alguma dúvida, fique à vontade
‫para perguntar, deixe-as no chat do Dischord ou na interface da Udemy em algum lugar onde você possa deixar
‫uma pergunta e veremos o que podemos fazer a partir daí.
‫Mas parabéns.
‫Trabalhando com um projeto de regressão de ponta a ponta.
‫Que legal.
‫Tudo de bom.