‫Vì chúng tôi đã xây dựng một mô hình có thể đưa ra dự đoán, chúng tôi đã thực hiện một số điều trên tập dữ liệu
‫thử nghiệm, chúng tôi đã xuất chúng.
‫Bây giờ những người mà bạn chia sẻ những dự đoán này với hoặc thực tế là chính bạn, tôi biết trong
‫trường hợp của mình, tôi rất, rất quan tâm, có thể tò mò về phần nào của dữ liệu đã dẫn đến những dự đoán này.
‫Vì vậy, đây là lúc tầm quan trọng của tính năng xuất hiện.
‫Tầm quan trọng của tính năng.
‫Nói cách khác, nó tìm cách tìm ra các thuộc tính khác nhau của dữ liệu là quan trọng nhất khi dự đoán biến mục
‫tiêu, hoặc trong trường hợp của chúng tôi là bán hàng.
‫Hãy viết điều đó ra đây.
‫Tính năng Tầm quan trọng tìm cách tìm ra các thuộc tính khác nhau của dữ liệu là quan trọng nhất khi
‫nói đến dự đoán.
‫Hãy đặt điều này trong biến mục tiêu in đậm.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, đó là giá bán.
‫Được rồi, vậy chúng ta có thể làm điều này bằng cách nào?
‫Chúng tôi biết mình đang sử dụng một kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên.
‫Chúng ta đã thấy trong một video trước đây trong dự án phân loại, cũng như Dự án cho vay tâm linh, một
‫số mô hình cho vay tâm linh có tính năng và biểu diễn thuộc tính.
‫Nhưng nếu chúng tôi không biết liệu chúng tôi có đang sử dụng một mô hình mà chúng tôi không quen thuộc hay không, có lẽ chúng tôi có thể làm
‫như thế này.
‫Tầm quan trọng của tính năng hồi quy rừng ngẫu nhiên.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, có thể điều này sẽ cho chúng ta một số kết quả tốt.
‫Nếu chúng tôi đi và khám phá những thứ này, chúng tôi có cái này giống như nhận tài liệu về khoản vay.
‫Điều đó luôn hữu ích.
‫Vì vậy, chúng tôi đang tìm kiếm ở đây.
‫Có lẽ chúng tôi có thể tìm kiếm.
‫Chà, nó biết chúng ta muốn gì.
‫Tính năng quan trọng là lợi nhuận.
‫Mức độ quan trọng của tính năng càng cao, tính năng càng quan trọng.
‫Hãy xem những gì nó thực sự làm.
‫Vì vậy, hãy lấy mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy tìm tầm quan trọng về tính năng của mô hình tốt nhất của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ lấy mô hình lý tưởng của mình và chúng tôi sẽ nhận thấy tầm quan trọng của tính năng.
‫Ồ.
‫Bây giờ nó trả về một mảng khá lớn.
‫Toàn bộ các giá trị khác nhau ở đây.
‫Một số trong số đó là số không.
‫Một số trong số đó là khá thấp.
‫Mười đến sáu âm.
‫Họ đang.
‫Nhưng điều này có điểm gì chung?
‫Hãy kiểm tra độ dài của điều này.
‫Điều này có điểm gì chung với tập dữ liệu đào tạo của chúng tôi?
‫102, 102.
‫À, những gì chúng ta có thể suy ra là chúng ta có 102 cột ở đây và chúng ta có 102 giá trị ở đây.
‫Vì vậy, chúng tôi đang nhận được giá trị cho mọi tính năng.
‫Vì vậy, ID bán hàng sẽ ánh xạ đến điều này.
‫Và ID máy sẽ ánh xạ đến điều này.
‫Bây giờ chúng ta có thể tạo một từ điển bằng cách đi x đào tạo các cột và đan xen các giá trị này.
‫Nhưng tôi không biết về bạn.
‫Tôi thích nhìn mọi thứ một cách trực quan.
‫Vì vậy, hãy cùng tìm hiểu tại sao chúng ta không tạo một hàm helper để giúp chúng ta làm điều đó?
‫Vì vậy, chúng tôi có thể tạo một hàm trợ giúp, hàm trợ giúp để vẽ biểu đồ tầm quan trọng của đối tượng địa lý để chúng tôi có thể nhìn thấy nó một
‫cách trực quan.
‫Vì vậy, hãy vào đây xác định các tính năng của đồ thị và chúng ta có thể lấy một danh sách các cột và một danh sách các phần quan trọng và chúng ta sẽ đặt
‫kết thúc là 20.
‫Bây giờ điều này sẽ có ý nghĩa sau một giây vì chúng ta có 102 giá trị ở đây.
‫Nhưng trên thực tế, nếu chúng ta muốn nhìn vào một cốt truyện, có lẽ chúng ta chỉ muốn có 20 giá trị hàng đầu.
‫Và ý tôi là, đó là lý do tại sao chúng tôi đặt nó để chúng tôi có thể điều chỉnh nó bằng chức năng nhỏ này ở đây.
‫Một chức năng trợ giúp là một điều tuyệt vời mà tôi nên bắt đầu sử dụng các chức năng sớm hơn.
‫Viết hàm giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian.
‫Nói theo cách đó.
‫Tôi đã từng chỉ viết đi viết lại cùng một dòng mã trong các ô khác nhau.
‫Nhưng tôi đã bắt đầu có thói quen viết các hàm cho các mục đích sử dụng khác nhau.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là sử dụng một mẹo nhỏ của gấu trúc ở đây gọi là chuỗi.
‫Và điều đó có nghĩa là chỉ đơn giản là đặt một số hàm gấu trúc khác nhau trong dấu ngoặc.
‫Và chúng ta sẽ thấy điều đó sau một giây vì chúng ta sẽ tạo một khung dữ liệu được gọi là DF và nó sẽ có hai
‫cột.
‫Đối tượng có thể là cột và tầm quan trọng của đối tượng là có thể quan trọng là đúng.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ tạo một khung dữ liệu ở đây và sau đó chúng tôi sẽ gọi giá trị sắp xếp.
‫Vì vậy, hãy xem ở đây, những cái này vẫn nằm trong ngoặc, hai cái này ở đây.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là nó sẽ thực hiện các giá trị sắp xếp PDO, DataFrame và dấu chấm
‫trong một lần truy cập và chúng tôi muốn sắp xếp nó theo mức độ quan trọng của tính năng và chúng tôi muốn tăng dần bằng false.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn nó đi từ cao nhất đến thấp nhất.
‫Vâng, điều đó có ý nghĩa.
‫Và sau đó chúng tôi muốn đặt lại sự sụt giảm chỉ số bằng true.
‫Đúng.
‫Trên thực tế, dấu ngoặc này nên ở dưới đây.
‫Vì vậy, bởi vì chúng ta có một dấu ngoặc ở đây và đây và hai dấu chấm, điều đó có nghĩa là nó sẽ thực hiện ba bước
‫xoay này, hai bước trong một lần đánh.
‫Và bây giờ chúng ta cần lập kế hoạch.
‫Vì vậy, âm mưu.
‫DataFrame mà chúng tôi đã tạo.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là đi tìm rìu, khởi tạo một âm mưu, vẽ các ô phụ, và sau đó chúng tôi có thể thực hiện một
‫thanh ngang.
‫Bởi vì theo kinh nghiệm của tôi, các tính năng lập biểu đồ, nó trông thực sự tốt trên một thanh ngang.
‫Và bây giờ chúng tôi chỉ muốn lên đến N, đó là lý do tại sao chúng tôi có trong đó.
‫Vì vậy, đó sẽ là 20 ví dụ đầu tiên.
‫Và điều tương tự với tầm quan trọng của tính năng là chúng tôi chỉ muốn có tối đa 20.
‫Vì vậy, 20 đầu tiên sau đó chúng tôi sẽ đặt nhãn Y.
‫Vì vậy, dấu chấm ax đặt nhãn y cho các đối tượng địa lý vì đó là một thanh ngang, X và Y được sắp xếp lại và chúng tôi chuyển sang nhãn ax set X, thêm một số
‫thông tin liên lạc vào nó, chúng tôi sẽ đặt tầm quan trọng của đối tượng địa lý xuống dưới cùng.
‫Hãy xem điều này thực sự trông như thế nào.
‫Vì vậy, chúng tôi có một chức năng trợ giúp, chúng tôi chỉ chạy nó ở đó.
‫Tất cả những gì chúng ta phải làm để gọi đây là các tính năng của biểu đồ và sau đó chúng ta sẽ chuyển nó sang cột.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ muốn các cột từ X train vì đó là một biến ở đó.
‫Và sau đó, tính năng và Khả năng chỉ là mô hình lý tưởng, tầm quan trọng của tính năng chấm là chúng ta hãy xem điều này trông như
‫thế nào.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi có các tính năng ở bên trái ở đây.
‫Giá trị của chúng.
‫Đây, tôi muốn cái hàng đầu.
‫Tính năng có giá trị nhất ở trên cùng.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm là dấu chấm rìu.
‫Chúng ta làm điều đó như thế nào?
‫Đảo ngược.
‫Chúng ta có thể đảo ngược không?
‫Tôi nghĩ nó đã được hỏi.
‫Đảo trục y.
‫Có lẽ đó không phải là một chức năng.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Đảo trục y.
‫Điều đó đã không hoạt động.
‫Có thể nó là một chức năng.
‫Bom.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Tin vào bản năng của bạn.
‫Đúng.
‫Đó là cách bạn học hỏi mọi thứ.
‫Bạn thực hành bằng cách chạy nó mà không cần tra cứu.
‫Nếu nghi ngờ, bạn luôn có thể tra cứu nó, phải không?
‫Bạn luôn có thể hỏi làm thế nào để đảo ngược âm mưu thanh ngang và lib bản đồ.
‫Google sẽ có thể trợ giúp.
‫Được rồi.
‫Vậy chúng ta có thể suy ra điều gì từ điều này?
‫Vì vậy, có một chút công bằng đang diễn ra.
‫Chúng tôi có khoảng 20 tính năng khác nhau ở đây.
‫Vì vậy, đã đến lúc bạn thực hiện.
‫Hãy xem chuyến tàu tiếp theo của chúng ta.
‫Đừng đầu.
‫Hãy lấy nó ở đây.
‫Vì vậy, người ta nói rằng năm mà máy ủi được sản xuất là đặc điểm quan trọng nhất dựa trên mô hình lý tưởng
‫và sau đó là kích thước sản phẩm.
‫Đó là gì?
‫Hãy xem từ điển dữ liệu của chúng tôi.
‫Kích thước sản phẩm.
‫Không biết đây là cái gì.
‫Được rồi, điều đó thật tuyệt.
‫Ừm.
‫Phân nhóm kích thước cho một nhóm sản phẩm.
‫Tập hợp con với nhóm sản phẩm.
‫Đây là một ví dụ về nơi bạn có thể cần phải thực hiện thêm một số nghiên cứu và tìm ra các tính năng là gì.
‫Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có một cái gì đó như thế này trong từ điển dữ liệu của mình?
‫Có thể phải liên hệ với như một chuyên gia về chủ đề.
‫Hoặc chúng ta có thể đi tàu x.
‫Kích thước sản phẩm.
‫Có thể chúng tôi kiểm tra giá trị không thể.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, có một, hai, ba, bốn, năm, sáu kích thước khác nhau.
‫Bây giờ số không sẽ bị mất tích.
‫Vì vậy, có rất nhiều giá trị bị thiếu ở đó.
‫Được rồi.
‫Nhưng có lẽ điều này không thực sự cho chúng ta biết nhiều, vì vậy có lẽ chúng ta có thể làm điều đó trên khung dữ liệu ban đầu của mình.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, kích thước sản phẩm, tốt, loại đó có ý nghĩa rằng kích thước sản phẩm đang ảnh
‫hưởng đến giá ưu đãi trong năm bán và đóng cửa.
‫Cũng gây ra một chút thiệt hại ở đó và giá trị đóng cửa được tính.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đó là hmm.
‫Điều đó thực sự không có nhiều ý nghĩa đối với tôi.
‫Vì vậy, và sau đó chúng ta quay trở lại từ điển dữ liệu, bây giờ chúng ta tìm và đóng cấu hình máy.
‫Máy có cabin đi kèm hay không?
‫Được rồi.
‫Vì vậy, có lẽ chúng ta cần tìm hiểu ý nghĩa của những giá trị khác nhau này.
‫Nhưng đây là kiểu khám phá mà bạn có thể thực hiện vào cuối sau khi bạn đã xây dựng một mô hình.
‫Đúng.
‫Mang điều này cho ai đó, sau khi bạn đã đưa ra một số dự đoán, bạn có thể đưa điều này vào một
‫dạng bài thuyết trình.
‫Vì vậy, có thể bạn đang họp với khách hàng hoặc gặp một thành viên khác trong nhóm hoặc điều gì đó và
‫tiếp tục, Này, đây là những tính năng quan trọng nhất mà mô hình của chúng tôi đã tìm thấy.
‫Điều này có đồng ý với loại trực giác của bạn, với những gì ai đó đã biết về dữ liệu không?
‫Điều này có hợp lý không nếu một mô hình đang sử dụng các tính năng này để rút ra các dự đoán của nó, điều này có hợp lý không?
‫Hoặc thông tin này ở đây có thể ảnh hưởng đến cách bạn thu thập dữ liệu trong tương lai về việc bán máy ủi của
‫mình.
‫Vì vậy, bạn có thể nỗ lực hơn một chút vào các giá trị ở đây đang đóng góp nhiều nhất vào việc dự đoán giá
‫bán của một chiếc máy ủi trong tương lai.
‫Có lẽ câu hỏi cuối cùng mà tôi sẽ để lại cho bạn là chúng tôi chỉ mới xem xét
‫nó một chút, nhưng tôi muốn bạn nghiên cứu một chút là tại sao việc biết tầm quan trọng về tính năng của một mô hình
‫xe lửa lại có ích?
‫Đó là một câu hỏi kết thúc.
‫Vì vậy, câu hỏi để kết thúc.
‫Nó sẽ liên quan đến một số nghiên cứu?
‫Tại sao biết tầm quan trọng của tính năng là một mô hình học máy được đào tạo lại có thể hữu ích?
‫Vì vậy, đó là sẽ kết thúc dự án này.
‫Để kết thúc với một câu hỏi nhỏ ở đây, những gì bạn có thể muốn thử và làm là nếu bạn đã
‫làm theo tất cả các bước này ở đây, bạn có thể muốn xem bạn có thể đi bao xa với điều chỉnh siêu
‫tham số.
‫Vì vậy, một cái gì đó như thế này, có thể bạn có thể để điều này chạy một lúc
‫trên máy tính của mình, xem nó phát hiện ra gì, xem liệu bạn có thể cải thiện điểm số thời gian ngủ của cánh tay hợp lệ hay không và xem bạn đã đi được bao xa trên bảng xếp hạng.
‫Bây giờ, nếu bạn đạt đến điểm mà bạn không thực sự cải thiện với mô hình rừng ngẫu nhiên,
‫thì phần mở rộng cuối cùng cũng có thể là.
‫Thử thách cuối cùng.
‫Bạn có thể thử những mô hình học máy nào khác không?
‫Trên tập dữ liệu AL.
‫Và những gì có thể liên quan đến một cái gì đó như tìm kiếm bản đồ máy học tâm linh học.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã trải qua điều này và chúng tôi đã đến vấn đề hồi quy.
‫Chúng tôi đã tìm thấy các hồi quy tổng hợp và chúng tôi đã sử dụng một khu rừng ngẫu nhiên.
‫Có thể bạn muốn thử một trong những mô hình hồi quy khác bằng cách sử dụng dữ liệu được định dạng mà chúng tôi đã nghiên cứu
‫trong sổ tay này.
‫Vì vậy, tôi sẽ để lại một chút gợi ý ở đây.
‫Vì vậy, gợi ý.
‫Kiểm tra phần hồi quy của bản đồ này hoặc thử xem một cái gì đó giống như dấu chấm A. TÔI. hoặc x g tăng
‫A. TÔI. Vì vậy, đây là hai tài nguyên phụ.
‫Vì vậy, tất nhiên, chương trình giảng dạy bổ sung là tùy chọn tại thời điểm này bởi vì một khi chúng
‫tôi đã bắt đầu thực hiện những dự án kiểu này, thì bây giờ chúng tôi đã kết thúc một dự án máy học đầy đủ.
‫Các bước tiếp theo của bạn là cố gắng tự tìm hiểu mọi thứ, tiếp thu những gì bạn đã học được từ đây,
‫và sau đó mở rộng trên đó.
‫Đó là loại thông tin, đó là loại kiến thức thực sự sẽ giúp ích, phải không?
‫Vì vậy, thay vì luôn xem xét các dự án như thế này, nó đang thực hiện một số nghiên cứu và thử
‫những điều mới.
‫Hãy nhớ bước sáu của khuôn khổ nhỏ của chúng tôi ở đây, thử nghiệm.
‫Đó là thử thách tôi để lại cho bạn.
‫Nhưng điều đó đang được nói, nếu bạn đã làm được đến nay, nếu bạn đã trải qua toàn bộ dự án, xin chúc mừng.
‫Chúng ta vừa kết thúc vấn đề hồi quy bằng cách sử dụng máy học.
‫Làm thế nào là mát đó là?
‫Vì vậy, hãy nhìn vào sổ ghi chép.
‫Hãy xem, những gì tôi đang chứng minh là bạn có thể thực hiện nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy hỏi họ.
‫Để lại họ trong Trò chuyện bất hòa hoặc trong giao diện Udemy ở đâu đó bạn có thể để lại câu hỏi và chúng tôi sẽ xem những gì chúng
‫tôi có thể làm từ đó.
‫Nhưng xin chúc mừng bạn đã làm việc thông qua một kết thúc đầu tiên để kết thúc dự án hồi quy.
‫Thật thú vị.
‫Tất cả những gì tốt nhất.