‫欢迎回来｡
‫在上一个视频中, 我们看到了一个端到端的通灵贷款工作流程｡
‫现在, 我们将对其进行分解, 并分别进入其中的每一个步骤｡
‫第一步是准备好数据｡
‫你可能注意到了我有点困惑, 因为我有点书呆子｡
‫这样, 我们就不必再滚动到顶部来查看我们要覆盖的内容｡
‫我们可以把这个放在这里, 这个很酷的小技巧放在Jupyter Notebook中的任何地方, 因为我们已经运行了这个单元格,
‫并将其实例化为一个列表变量｡
‫我们将在本节中勾选准备好数据｡
‫另一件我们应该在最上面做的事情, 我们通常可以在任何我们正在研究的机器学习笔记本上做｡
‫所以我们在这里输入标准的导入, 这样我们就可以把它们准备好了.
‫我们已经做了麻木熊猫作为PD导入地图绘图库｡
‫点饼图作为绘图｡
‫然后我们会做一点情节自由线｡
‫于是我们的情节出现在笔记本上｡
‫这是三到四行代码, 你可以在大多数笔记本的顶部运行,
‫然后你会看到, 当我们开始使用不同的精神借贷函数时, 我们也可以开始把它们放在顶部,
‫但我们现在就把它放在那里｡
‫我们回到刚才的地方吧｡
‫这一部分, 我们正在准备数据｡
‫我们必须这样做的原因是, 大多数时候, 数据还没有准备好用于心理贷款机器学习模型｡
‫现在创建一个小标题, 所以我们必须做好准备｡
‫因此, 我们的数据准备好用于机器学习｡
‫然后我们要做三件主要的事情｡
‫第一, 让我们更好地沟通｡
‫丹尼尔我们要做的三件事是, 第一, 把数据分成特征和标签, 通常是X和Y｡
‫你会发现他们叫这个名字｡
‫一般来说,
‫如果你在互联网上的某个地方, 或者通灵借阅图书馆经常打电话来, 特征X和标签Y, 然后第二个是填充, 也称为插补或忽略缺失值｡
‫因此, 如果数据集中的任何一行有缺失值, 如果有任何不完整的字段, 我们可能必须填充它们,
‫或者可能必须完全删除它们｡
‫这些样本, 因为机器学习模型无法学习, 当那里什么都没有的时候, 你会看到它抛出一个错误｡
‫最后一个是将非数值转换为数值, 也称为特征编码｡
‫k､ a.一个
‫如果我们说我们有我们的汽车销售, 我们需要把它变成降价｡
‫真漂亮｡
‫如果我们有汽车销售数据, 我们有丰田, 我们有颜色, 等等｡ 等等｡ , 一个机器学习模型无法理解丰田｡
‫我在那里做了什么？
‫看不懂本田, 懂红色｡
‫我们得把这些数字化｡
‫我们将在本节中了解如何执行此操作｡
‫好吧, 我会的
‫我们开始需要一个数据集｡
‫我认为我们仍然有我们的心脏病数据集导入｡
‫我们来看看那个头｡
‫好极了｡
‫所以我们来做第1步｡
‫我们以前在工作流中见过这种情况, 但我们只会得到一个如何实际操作的简洁版本｡
‫所以在这个例子中, 我们要使用特征列来预测Y｡
‫那我们在这里做什么？
‫我们要保持简单好用｡
‫我们用熊猫的x等于心脏病的点降｡
‫所以我们要沿着轴删除目标列｡
‫一个｡
‫现在记住, 在熊猫数据框中, 轴等于1表示这个轴, 或者说, 列访问,
‫而访问0是行访问｡
‫所以X现在是除target之外的每一列｡
‫好极了｡
‫你知道我们的原因是什么吗？
‫因为这就是我们机器学习问题的标签｡
‫我们为什么要成为列心病的目标｡
‫我们将这样选择它｡
‫我们来看看为什么不行｡
‫我们来看看前五个样本｡
‫好极了｡
‫我们回到这里｡
‫一个一个一个
‫我们明白了｡
‫为什么现在还是一样美丽？
‫接下来我们要做的是将数据分成训练集和测试集｡
‫所以在机器学习中, 最基本的原则之一就是永远不要在学习的数据上评估或测试你的模型,
‫这就是为什么我们把它分成训练集和测试集｡
‫所以第二行有一个方便的函数, 让我们可以这样做｡
‫因此, 将数据分为训练集和测试集｡
‫还记得刚开始的时候, 我们复习概念的时候,
‫如果你在看测试数据, 就像是在看期末考试, 而不是你想做的, 对吧？
‫如果教授不小心泄露了期末考试的内容, 那么所有人都将获得满分, 而没有人会真正学到任何东西｡
‫因此, 我们想从Learn Model Selection, Ask, Learn中了解几个不同的模块,
‫但我们将看到一些最有用的模块｡
‫导入列车测试拆分｡
‫真漂亮｡
‫现在, 当我们训练测试split时, 它将返回四个不同的值｡
‫一个是x列, 一个是x测试, 一个是y列, 一个是y测试｡
‫让我们看看会发生什么｡
‫训练, 测试, 分开｡
‫现在我们把x数据传给它, 看看它会说什么｡
‫实际上将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集｡
‫真漂亮｡
‫这就是我们想要的｡
‫我们需要一些数据来训练, 我们需要一些数据来评估我们的机器学习模型｡
‫因此, 我们将把它传递给特征, 我们将把它传递给我们的标签, 我们将测试大小定义为0｡ 2.
‫让我们看看会发生什么｡
‫好极了｡
‫运行平稳｡
‫让我们来看看新矩阵的形状｡
‫因为记住, 我们这里的数据实际上只是数据帧中的一个矩阵, 或者是数据帧中的一个numpy和de数组｡
‫所以我们要测试的是x列形状, x测试形状, y列, 点形状｡
‫最后, 为什么要测试形状？
‫这么说吧｡
‫好的, 242, 13列, 342乘13, 然后61乘13｡
‫好吧, 这说得通｡
‫所以如果我们看这里, 有一, 二, 三, 四, 五, 六, 七, 八, 九,
‫十, 十一, 十二, 十三, 十三个不同的特征｡
‫这就是为什么我们的x列车变量是242乘13｡
‫但是这242是从哪里来的呢？
‫这是因为我们在这里决定, 我们希望测试数据集占总数据的20%｡
‫让我们来看看这个｡
‫如果我们用X点形状因为X是在我们把它分解之前, 我们在这里得到了X, x点形状｡
‫是303, 所以我们总共有303个样本｡
‫让我们检查一下｡
‫三位一体的样本总数, 其中80%将作为机器学习模型的训练数据｡
‫所以如果我们训练形状, 我们需要2乘以0｡ 8.
‫所以242. 4.
‫我们把这些加在一起｡
‫特纳42加61｡
‫它所做的就是运行它, 并自动将另外20%的数据切割到测试集中｡
‫对于y训练和y测试也是如此｡
‫真漂亮｡
‫现在, 我们将数据分为训练和测试｡
‫下一步我们回到这里, 填充或者转换它, 确保它都是数字的｡
‫所以我们可能会看到这个｡
‫也许我们可以这样做｡
‫我们先把它装满｡
‫好主意｡
‫我们会在下一个视频中再讲｡
‫因此, 我们可以尝试使用一个CSV文件,
‫将其拆分为训练和测试数据, 或者先将其拆分为x和Y, 然后更改此处的参数, 看看会发生什么｡
‫我们将其更改为0｡ 3.
‫如果我在这里按shift回车键, 你认为会发生什么？
‫数字会变的｡
‫啊, 也许你想玩不同的分数｡
‫否则, 我们将在下一个视频中看到您, 我们将了解如何填充一些缺失的数据｡