‫Desde que creamos un modelo que es capaz de hacer predicciones, hicimos algunas en el conjunto de datos de
‫prueba, las exportamos.
‫Ahora, las personas con las que comparte estas predicciones o, de hecho, usted mismo, sé que
‫en mi caso estoy muy, muy interesado, podrían tener curiosidad por saber qué partes de los datos llevaron a estas predicciones.
‫Entonces aquí es donde entra la importancia futura, la importancia de la característica.
‫En otras palabras, busca averiguar qué diferentes atributos de los datos fueron más importantes a la hora de predecir
‫la variable objetivo o, en nuestro caso, la venta.
‫Escribamos eso aquí.
‫Fater Importance busca descubrir qué diferentes atributos de los datos fueron más importantes a la hora
‫de predecir.
‫Pongamos esto en negrita como variable objetivo.
‫Entonces, en nuestro caso, es el precio de venta.
‫Muy bien, entonces, ¿cómo podemos hacer esto?
‫Sabemos que estamos usando un bosque aleatorio o GRESSER.
‫Lo hemos visto en un video anterior en el proyecto de clasificación, así como en el proyecto de ciclón.
‫Algunos modelos de ciclones tienen la importancia de la característica de atributo.
‫Pero si no supiéramos si estamos usando un modelo con el que no estamos familiarizados, tal vez podríamos hacer algo
‫como esto.
‫Una característica de regresión forestal aleatoria importante.
‫Hermosa.
‫Entonces, tal vez esto nos dé buenos resultados si fuéramos a explorarlos, tenemos la documentación del préstamo
‫ciclónico, eso siempre es útil.
‫Así que estábamos buscando aquí, tal vez podríamos buscar wow, sabemos lo que queremos, características importantes, devolver la
‫importancia de las características cuanto más alta, más importante es la característica.
‫Veamos qué hace eso realmente.
‫Así que tomemos nuestro modelo.
‫Así que encuentre la importancia característica de nuestro mejor modelo.
‫Así que tomaremos nuestro modelo ideal y encontraremos características importantes.
‫Bueno, ahora eso devuelve una matriz bastante grande.
‫Un montón de valores diferentes aquí, algunos de ellos son cero, algunos de ellos son bastante bajos, 10 a
‫los seis negativos son.
‫Pero, ¿qué tiene esto en común?
‫Veamos la duración de esto.
‫¿Qué tiene esto en común con nuestro conjunto de datos de entrenamiento?
‫De ciento a ciento dos son lo que podríamos inferir es que tenemos ciento dos columnas aquí
‫y tenemos ciento dos valores aquí.
‫Por lo tanto, obtenemos un valor para cada función, por lo que las ventas en un mapa se asignarían a esto.
‫Y Machine Idei lo mapearía ahora, podríamos hacer un diccionario yendo a columnas de extranet y entrelazando estos valores, pero
‫no sé ustedes.
‫Prefiero ver las cosas visualmente.
‫Así que hagamos un por qué no hacemos una función auxiliar que nos ayude a hacer eso.
‫Por lo tanto, podríamos crear una función auxiliar, una función auxiliar para trazar la importancia de la característica para que podamos verla
‫visualmente.
‫Entonces vamos a escuchar las características de la trama y podríamos tomar una lista de columnas y una lista de importancias y ahora
‫veremos el final de veinte.
‫Esto tendrá sentido en un segundo porque tenemos ciento dos valores aquí.
‫Pero de manera realista y queremos ver una trama, solo queremos los 20 valores principales.
‫Y quiero decir, es por eso que lo configuramos para que podamos ajustarlo con esta pequeña función aquí.
‫Las funciones de un ayudante son geniales.
‫Debería haber comenzado a usar funciones antes.
‫La función de escritura ahorra mucho tiempo, digámoslo de esa manera.
‫Solía escribir la misma línea de código una y otra vez en diferentes celdas, pero
‫comencé a acostumbrarme a escribir funciones para diferentes usos.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es usar un pequeño truco panish aquí llamado encadenamiento.
‫Y lo que eso significa es simplemente poner varias funciones de panda diferentes entre paréntesis.
‫Y lo veremos en un segundo porque vamos a hacer un marco de datos llamado D. F. y tendrá dos columnas.
‫Las características pueden ser columnas y las características importantes pueden ser importantes.
‫Derecha.
‫Así que solo estamos creando un marco de datos aquí y luego vamos a llamar a ordenar valores para ver aquí.
‫Estos todavía están dentro de los corchetes que se necesitan escuchar.
‫Entonces, lo que esto significa es que vamos a hacer el marco de datos de paedo y los
‫valores de clasificación de puntos en un solo golpe y queremos ordenarlos por importancia de características y queremos ascender igual a falso.
‫Por eso queremos que vaya de mayor a menor.
‫Sí, eso tiene sentido.
‫Y luego queremos restablecer el índice.
‫Gota es igual a verdadero.
‫Derecha.
‫En realidad, este corchete debería estar aquí abajo, así que como tenemos un corchete aquí y aquí y dos puntos, eso significa
‫que solo va a hacer estos tres pasos de pande, un golpe, y ahora tenemos que trazar.
‫Así que trama.
‫El diafragma que hemos creado, es lo que podríamos hacer es hacer una X grande, crear una instancia de una trama en subtramas, y luego
‫podríamos hacer una barra horizontal, porque en mi experiencia, al poner características, se ve muy bien en una
‫barra horizontal.
‫Y ahora solo queremos hasta N, por eso tenemos allí.
‫Así que serán los primeros 20 ejemplos y lo mismo con la importancia de las funciones.
‫Solo queremos hasta 20 para los primeros 20.
‫Luego, vamos a establecer la etiqueta Y.
‫Entonces, Axtell establece la etiqueta Y en las características porque es una barra horizontal, X e Y se reorganizan y vamos a Eckstut, establecemos la etiqueta X, le agregamos algo
‫de comunicación y le ponemos la importancia de la característica en la parte inferior.
‫Veamos cómo se ve esto en realidad.
‫Entonces vamos a ayudar a una función.
‫Simplemente salimos corriendo o tendremos que hacer para llamar.
‫Esta es una característica de la trama y luego le pasaremos columnas.
‫Así que solo queremos las columnas del tren X porque esa es una variable allí.
‫Y luego las importancias de las funciones son solo las importancias de las funciones de puntos del modelo ideal.
‫Veamos cómo se ve esto.
‫Bien, tenemos las funciones a la izquierda, su valor aquí.
‫Quiero que la parte superior, la característica más valiosa, esté en la parte superior.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es un hacha.
‫¿Cómo lo hacemos?
‫Invertir.
‫¿Podemos invertir?
‫Creo que sus actos no invierten el eje y.
‫Tal vez esa no sea una función, en caso de duda, ejecute el código, invierta el eje Y.
‫Y eso no funcionó.
‫Quizás sea una función.
‫Bomba, en caso de duda, ejecute el código.
‫Confía en tus instintos, ¿verdad?
‫Así es como aprendes las cosas.
‫Practica ejecutándolo sin mirar hacia arriba.
‫En caso de duda, siempre puedes buscarlo, ¿verdad?
‫Siempre puede preguntar cómo invertir un diagrama de barras horizontales matplotlib.
‫Google debería poder ayudar.
‫Está bien.
‫Entonces, ¿qué podemos inferir de esto?
‫Así que están sucediendo algunas cosas.
‫Tenemos alrededor de 20 funciones diferentes aquí.
‫Entonces está diciendo que en el noveno año, echemos un vistazo a nuestra cabeza de punto del tren X, digámoslo aquí.
‫Por lo tanto, está diciendo que el año en que se fabricó la excavadora es la característica más importante según el
‫modelo ideal y luego el tamaño del producto.
‫¿Que es eso?
‫Veamos nuestro diccionario de datos.
‫Tamaño del producto, tamaño del producto, no sé qué es esto.
‫OK eso es genial.
‫La agrupación de tamaño para un subconjunto de grupos de productos con un grupo de productos.
‫Este es un ejemplo de dónde tal vez necesite investigar un poco más y averiguar
‫qué son las características, qué pasa si tiene algo como esto en su diccionario de datos, es
‫posible que deba comunicarse con un experto en la materia, o nosotros podría simplemente ir al tren X.
‫Tamaño del producto.
‫Tal vez verifiquemos el valor que cuenta.
‫Bien, entonces hay uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis tamaños diferentes ahora, faltará cero.
‫Hay muchos valores perdidos allí.
‫Está bien.
‫Pero tal vez esto no nos diga mucho.
‫Quizás podríamos hacerlo con nuestros datos originales de.
‫Aquí vamos.
‫Muy bien, entonces el tamaño del producto o ese tipo de tiene sentido que el
‫tamaño del producto esté influyendo en el precio de venta del año de venta del gabinete, también causando un poco de daño allí y el valor del gabinete cuenta.
‫Bien, eso es algo que realmente no tiene mucho sentido para mí.
‫Y luego volvemos al diccionario de datos y encontramos la configuración de la máquina del gabinete.
‫¿Tiene la máquina cabina cerrada o no?
‫Está bien.
‫Entonces, tal vez necesitemos descubrir qué significan estos valores diferentes.
‫Pero este es el tipo de exploración que probablemente haga hacia el final después de haber construido un modelo.
‫Derecha.
‫Si se lo lleva a alguien después de haber hecho algunas predicciones, podría tomarlo en una especie
‫de presentación.
‫Entonces, tal vez se esté reuniendo con un cliente o con otro miembro del equipo o algo así.
‫Vas a decir, oye, estas son las características más importantes que ha encontrado nuestro modelo.
‫¿Esto concuerda con su tipo de intuición, con lo que alguien ya sabe sobre los datos?
‫¿Tiene esto sentido si un modelo utiliza estas características para derivar sus predicciones?
‫¿Tiene esto sentido o esta información aquí podría influir en la forma en que recopila datos en el futuro
‫sobre sus ventas de bulldozes?
‫Entonces, ¿podría esforzarse un poco más en los valores aquí que más contribuyen a predecir el precio de venta
‫de una excavadora en el futuro?
‫Probablemente, la última pregunta que les dejo es que la hemos analizado un poco.
‫Pero quiero que investigues un poco, ¿por qué podría ser útil conocer la importancia de las características de un
‫modelo de tren?
‫Esa es una pregunta final.
‫Es una pregunta para terminar.
‫Esto implicará algo de investigación ¿por qué podría ser útil conocer la importancia de las funciones de un modelo
‫de aprendizaje automático entrenado?
‫Así que eso va a terminar este proyecto para terminar con una pequeña pregunta
‫aquí, lo que quizás quieras hacer es si has seguido todos estos pasos aquí, es posible que desees
‫ver hasta dónde puedes. ir con el ajuste de hiperparámetros.
‫Entonces, algo como esto, tal vez podría dejar este Ronnell por un tiempo en su computadora, a ver
‫qué averigua.
‫Vea si puede mejorar el puntaje válido y un puntaje y vea qué tan lejos llegaría en la tabla de clasificación.
‫Ahora, si llega a un punto en el que realmente no está mejorando con un modelo de
‫bosque aleatorio, la extensión final también puede serlo.
‫El desafío final es lo que los modelos de aprendizaje automático.
‫¿Lo intentarías?
‫En nuestro conjunto de datos y lo que eso podría implicar es algo como buscar la máquina de préstamo de sockets, aprender
‫matemáticas.
‫Entonces, lo que hicimos es que pasamos por esto y pasamos al problema de regresión, encontramos regresiones
‫de conjunto y usamos un bosque aleatorio.
‫Tal vez desee probar otro de estos modelos de regresión utilizando el formato de datos que hemos trabajado en
‫este cuaderno.
‫Así que dejaré una pequeña pista aquí.
‫Así que insinúen.
‫Consulte la sección de regresión de este mapa o intente mirar algo como Cat Boost, Dot I o X G boost
‫dot ally.
‫Entonces estos son dos recursos adicionales.
‫Tan extracurricular.
‫Por supuesto, son opcionales en este punto porque una vez que comenzamos a trabajar en
‫este tipo de proyectos, ahora tenemos un proyecto completo de aprendizaje automático de un extremo a otro.
‫Tus próximos pasos son como tratar de resolver las cosas por tu cuenta, tomando lo que has aprendido
‫aquí y luego ampliando eso.
‫Ese es el tipo de información, ese es el tipo de conocimiento que realmente va a ayudar.
‫Derecha.
‫Entonces, en lugar de pasar siempre por proyectos como este, es investigar un poco y probar
‫cosas nuevas.
‫Recuerde el paso seis de nuestro pequeño marco aquí, experimentación.
‫Ese es el desafío que les dejo.
‫Pero dicho esto, si ha llegado hasta aquí, ha pasado por todo el proyecto.
‫Felicidades.
‫Acabamos de abordar un problema de regresión mediante el aprendizaje automático.
‫¿Cuan genial es eso?
‫Así que eche un vistazo al cuaderno, vea qué mejoras puede hacer si tiene alguna pregunta, no dude en hacerlas, déjelas
‫en el chat de Dischord o en la interfaz de Udemy en algún lugar donde pueda dejar una pregunta
‫y veremos lo que podemos hacer a partir de ahí.
‫Pero felicitaciones.
‫Trabajando a través de un primer proyecto de regresión de extremo a extremo.
‫Que interesante.
‫Todo lo mejor.