‫الآن أعلم أنه في نهاية الفيديو الأخير ، قلنا أننا سنتأكد من ملء جميع البيانات ، مثل عدم
‫وجود قيم مفقودة.
‫لكن بعد مراجعته ، أعتقد أنه من المنطقي قليلاً التأكد من أنه رقمي أولاً.
‫لذلك دعونا نتحدث قليلا.
‫سنسمي هذا 1. 1.
‫تأكد من أنها كلها رقمية.
‫رائع.
‫والآن ، بادئ ذي بدء ، نحتاج نوعًا ما مجموعة بيانات أخرى.
‫الآن ، لماذا هذا؟
‫حسنًا ، لأن مجموعة بيانات أمراض القلب لدينا.
‫هذا واحد هنا هو بالفعل جميع العددي.
‫لذا.
‫ومع ذلك ، دعنا نستورد مجموعة بيانات أخرى ، وهي بيانات مبيعات السيارات الموثوقة لدينا.
‫الآن ، إذا كنت تتذكر هذا في بداية نوع ما تم الكشف عنه قليلاً هنا ، لكن هذا واحد
‫يحتوي فقط على عشرة صفوف.
‫الآن ، ما فعلته هو أنني ذهبت وصنعت نسخة مطولة قليلاً من هذا ، والتي لها نفس العناوين
‫مثل اللون وعداد المسافات والأبواب والسعر.
‫لكن هذه المرة لدينا ألف صف.
‫لن أتصفحها لأن ذلك سيستغرق وقتًا طويلاً.
‫عليك فقط أن تثق بي على أي حال.
‫يمكنني إثبات ذلك.
‫بيع السيارات.
‫دعنا نستوردها مدفوعة.
‫لا تقرأ CSB.
‫تذكر ، لقد قمت بنقل جميع ملفات CSV الخاصة بنا إلى ملف بيانات وهو نوع من أفضل الممارسات.
‫حافظ على ترتيب دليل العمل الخاص بك.
‫تمديد مبيعات السيارات dot csv.
‫رائع.
‫ثم سنلقي نظرة عليه.
‫رئيس نقطة مبيعات السيارات.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنكتشف عدد الألف.
‫جميلة.
‫قلت لكم ذلك.
‫وبعد ذلك سنلقي نظرة على أنواع البيانات التي تكون عبارة عن كائن ، واللون هو كائن ، والأبواب السائدة والسعر
‫جميعًا أعداد صحيحة.
‫والآن هذه كائنات لأنها سلاسل وهي فئات ، في حين أن هذه قيم
‫عددية.
‫الآن ما يتعين علينا القيام به لأن هذا القسم هو التأكد من أنها كلها رقمية ، قبل أن نتمكن من تشغيل
‫نموذج التعلم الآلي ، علينا تحويل هذه إلى أرقام.
‫ولكن فقط لإثبات ذلك ، دعنا نحاول على أي حال ونرى ما سيحدث.
‫لذلك أولاً وقبل كل شيء ، ما سنفعله هو تقسيم البيانات إلى X و Y.
‫لذلك سنستخدم هذه الأعمدة الأربعة ، ونصنع أبوابًا لعداد المسافات الملونة ، فنحن لسنا بالسعر ولكن
‫هذه لمحاولة التنبؤ بسعر السيارة.
‫الآن لديك شيء لنفسك.
‫هل هذا منطقي فعلا؟
‫هل يمكنك فعل ذلك في الحياة الواقعية؟
‫هل نتوقع أن يعمل نموذج التعلم الآلي الخاص بنا بشكل جيد في هذا النوع
‫من المشاكل إذا تم منحك فقط الطراز ، لذا فإن لون هوندا هو هوندا بيضاء مع 35،431 كيلومترًا على عداد المسافات وأربعة
‫أبواب ، هل يمكنك توقع أن السعر كان 15،323 دولارًا؟
‫يمكن.
‫ربما لا ، ولكن ربما تحتاج إلى مزيد من المعلومات.
‫من المحتمل أن ينطبق الأمر نفسه على نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، ولكن مع ذلك ، دعونا نحاول صنع نموذج.
‫لذا اقسم إلى x ، y ، وهو ما نريد مصفوفة الميزات ، لذلك سننتقل إلى x يساوي انخفاض مبيعات السيارات.
‫الآن لا نريد عمود السعر.
‫أوه ماذا فعلت في الواقع.
‫اضغط على مفتاح التحول.
‫أنا سعيد للغاية بهذا السعر النبيل.
‫Access يساوي واحدًا وسنقوم بعمل y يساوي مبيعات السيارات.
‫الآن سيكون هذا عمود السعر فقط لأننا نريد استخدام X للتنبؤ بـ Y.
‫ثم نقسم أيضًا إلى.
‫مجموعة التدريب والاختبار تنقسم إلى تدريب.
‫واختبار.
‫إذن ، اختبار x القطار x اختبار y القطار y يساوي الذي رأيناه قبل انقسام اختبار القطار.
‫سوف نجتازها x ، ونمررها y ونجتازها حجم الاختبار يساوي.
‫نستخدم 20٪ من الصفوف لمجموعة بيانات الاختبار.
‫رائع.
‫حسنًا ، دعنا نحاول بناء نموذج تعلم آلي يتعلم من بيانات التدريب.
‫لذا فإن القطار X والقطار Y ثم توقع بيانات الاختبار.
‫حسنا.
‫بناء نموذج التعلم الآلي.
‫الآن ، هذه المرة ، سنستخدم غابة عشوائية.
‫لكني أريدك أن تخمن ما يمكن استخدام هذه الغابة العشوائية.
‫لذلك نحن ننتقل من استيراد مجموعة الأعاصير ، الانحدار العشوائي للغابات.
‫وإذا كنت تتذكر ، في سير العمل لدينا ، كنا نتوقع مشكلة تصنيف.
‫الآن ، هذا الانحدار العشوائي للغابات هو نفس الغابة العشوائية المصنفة ، ولكن هذه المرة يمكنها التنبؤ بعدد
‫، وهو ما نحاول القيام به.
‫نحاول التنبؤ بسعر السيارة ، مع الأخذ في الاعتبار بعض السمات المتعلقة بها.
‫لذلك سنقوم باستيراد نموذج انحدار وسنقوم بإعداده هذه المرة.
‫بدلاً من أن نسميها نفسها ، سوف نسميها النموذج ، الانحدار ، الجميل ، وبعد ذلك سنذهب إلى النموذج المناسب.
‫نريد تدريبه على بيانات التدريب حتى يتعلم الأنماط والعلاقات بين
‫متغيرات X والسعر والملصق ، وبعد ذلك سنقوم بتقييمها على بيانات الاختبار.
‫لماذا تختبر الآن؟
‫كم هذا جميل؟
‫هذه هي قوة مقياس التعلم الصحيح؟
‫يمكننا التدريب وإنشاء مدرب نموذج وتشغيله.
‫قم بتقييمه في أربعة أسطر من التعليمات البرمجية.
‫يمكننا حقًا القيام بذلك في أقل من ذلك ، ولكن أربعة أسطر من التعليمات البرمجية جيدة جدًا لبناء نموذج كامل
‫للتعلم الآلي.
‫لنفعلها اذا.
‫أوه لا.
‫لقد حصلنا على خطأ.
‫ماذا حدث؟
‫خطأ في القيمة.
‫لقد توقعنا هذا نوعًا ما ، على الرغم من ذلك ، أليس كذلك؟
‫خطأ في القيمة لا يمكن تحويل السلسلة إلى تعويم Nissan.
‫الآن نرى أن ما حدث هو أن نموذج التعلم الآلي الآن لا يمكنه التعامل مع السلاسل.
‫لذا كما عرفنا نوعًا ما ، علينا تحويل هذه إلى أعداد.
‫لذلك دعونا نرى كيف نفعل ذلك مع تعلم SRC.
‫نحن الآن بصدد إجراء هذا الجزء الصغير من تحويل الفئات ، وجعل اللون إلى أرقام مع
‫قرض SRC وقد يبدو الأمر وكأنه جزء من البداية ، لكننا سنتخلص منه ، نرى الشفرة
‫قيد التشغيل ثم سنعود إليها ونرى ما الذي تفعله بالفعل.
‫لذلك من SRC ، تعلم المعالجة النقطية تحتوي src learn على عدد قليل من الوحدات التي يقوم كل منها بعدد من الأشياء
‫المختلفة.
‫جهاز تشفير واحد ساخن.
‫يا ما هذا.
‫لم نر ذلك من قبل.
‫سنضع تعليقًا صغيرًا هنا على ما سنفعله لتحويل الفئات إلى أرقام.
‫رائع.
‫من SRC Learn dot compose.
‫استيراد تحويل العمود.
‫أتساءل ماذا يفعل ذلك.
‫ربما يمكنك تخمين نوع ما يفعله محول العمود ، لكننا سنراه في العمل أولاً.
‫ثم سنقوم بتحديد ميزاتنا الفئوية.
‫لذلك في حالتنا ، فإن ميزاتنا الفئوية هي تكوين اللون.
‫والصعوبة هي الأبواب.
‫الآن ربما تفكر ، لماذا؟
‫أبواب؟
‫دعنا نعود.
‫إلقاء نظرة على ذلك.
‫أبواب لخمسة ، أربعة ، أربعة ، ثلاثة.
‫همم.
‫لماذا هذا؟
‫حسنًا ، دعنا نرى ذلك.
‫بيع السيارات.
‫الأبواب لا قيمة لها التهم.
‫من الآمن أن نفترض أن الأبواب رقمية.
‫الصحيح.
‫لأن لدينا قيم أربعة وخمسة وثلاثة.
‫لكنها أيضًا قاطعة لأنه يمكنك اختيار سيارات بأربعة أبواب تتناسب مع هذه الفئة.
‫السيارات ذات الخمسة أبواب تناسب هذه الفئة.
‫لذا فإن 79 منهم والسيارات ذات الأبواب الثلاثة تندرج في هذه الفئة.
‫إذاً هناك 65 من هؤلاء.
‫لذلك سنقوم ، في حالتنا ، بالتعامل مع الأبواب على أنها قاطعة.
‫وأنا فقط أرسل باستمرار أوامر غير مرغوب فيها.
‫لذلك يحفظ دفتر الملاحظات.
‫يبدو الأمر كما لو أنني قمت بترسيخها في العادة ، تمامًا مثل الضغط على التحول والدخول لتشغيل نفسها.
‫إذن لدينا ثلاث سمات فئوية ، جميلة.
‫ثم سنجعل هذا المتغير الصغير يسمى واحدًا ساخنًا.
‫سنستفيد من فئة التشفير الأكثر شيوعًا التي قمنا باستيرادها.
‫لذلك سنقوم بتجسيد ذلك هناك وسنقوم بعمل متغير صغير يسمى المحول ،
‫ثم هذا المتغير سوف يستخدم محول العمود.
‫سيقبل هذا قائمة المجموعات ذات الاسم.
‫في هذه الحالة ، سنسميها واحدًا ساخنًا ثم نمرر المحول الفعلي الذي نريد استخدامه ، وهو المتغير
‫الساخن الوحيد الذي قمنا بتكوينه للتو.
‫وسنقوم بتنسيق هذا للتأكد من أنه مسافات جيدة وسنقوم بتمريره إلى قائمة
‫الميزات التي نرغب في تحويلها.
‫ثم أخيرًا ، لسنا بحاجة إلى ذلك.
‫دعنا نعيد ذلك احتياطيًا.
‫لدي أشياء في كل مكان هنا.
‫إحضار ذلك احتياطيًا.
‫رائع.
‫ثم هنا ، سنقوم بتمرير متغير أو معامل نهائي واحد إلى محول عمود يسمى التذكير
‫يساوي يمر من خلاله.
‫جميلة.
‫وبعد ذلك سيكون لدينا متغير صغير هنا.
‫نحتفظ بـ X المحول ، والذي سيكون في الأساس نسخة من بيانات X الخاصة بنا.
‫دعنا نلقي نظرة على ما تم تحويله X بشكل أساسي x لا نريد أن يكون كل هؤلاء.
‫نسخة من هذا باستثناء تحويلها إلى أرقام.
‫لذلك دعونا نرى ذلك.
‫لذلك لدينا محول لدينا هنا.
‫وهذا هو المكان الذي سنذهب إليه.
‫قم بالتحويل ، والملاءمة ، والتحول على X ، وبعد ذلك سنلقي نظرة على X المحول.
‫حسنًا ، لقد حصلنا على بعض النحو غير الصحيح.
‫لدينا فاصلة هنا.
‫لم يتم تعريف تحويل خطأ الاسم بشكل كلاسيكي.
‫محول.
‫هناك نذهب.
‫رائع.
‫إذن هذا هو بصق مصفوفة.
‫ربما إذا وضعنا هذا في إطار بيانات ، فسيكون ذلك منطقيًا.
‫لننتقل إلى إطار بيانات نقطة PD لنرى ما إذا كان بإمكاننا تحويل x بالفعل.
‫رائع.
‫لذا ربما تنظرون إلى هذا ، ما هذا بحق الجحيم؟
‫لكن إذا أعدنا X ، فما سنراه.
‫نقطة رأس العمل في التكبير قليلا.
‫لذلك علينا الاستمرار في القفز لأعلى ولأسفل قليلاً.
‫ولكن ما حدث هو أنه لأننا أخبرنا السطر الثاني أن ، مهلاً ، اجعل اللون والأبواب فئات ، ما فعله
‫هذا الكود هنا قد حوله على وجه التحديد إلى واحد ساخن ومشفّر.
‫لذلك قمنا الآن بتحويل أعمدة تكوين الألوان والأبواب إلى متغير واحد ساخن ومشفّر.
‫لكن عمود عداد المسافات هنا يمكنك رؤية الأرقام في الواقع كما هي.
‫إذن 3543 واحد.
‫نعم.
‫192714.
‫نعم.
‫صحيح ، صحيح.
‫لذلك لم يتم تغيير عمود عداد المسافات.
‫لذلك إذا نظرنا إلى الوراء هنا.
‫سبب تغيير اللون والأبواب هو أننا نحددها هنا.
‫قمنا بإنشاء مثيل لبرنامج تشفير واحد ساخن.
‫سنرى ما هذا في لحظة.
‫ثم قمنا بإنشاء محول باستخدام محول العمود.
‫إذن ، هذا يعني في الأساس ، مهلاً ، محول العمود ، خذ المشفر الساخن وطبقه على الميزات
‫الفئوية.
‫وبالنسبة لبقية الأعمدة التي تجد أنها تمر من خلالها ، فلا تفعل أي شيء لتلك الأعمدة.
‫ثم ما فعلناه هو إنشاء وتحويل X وتناسب المحول الخاص بنا.
‫لذا تناسب التحويل إلى بيانات X الخاصة بنا.
‫الآن هذا نوع من الفم الكبير هناك ، وربما تفكر ، ماذا يعني ترميز واحد
‫ساخن؟
‫حسنًا ، دعنا نلقي نظرة.
‫سنذهب إلى الكلمة الرئيسية.
‫إذن هذا هو ترميز ساخن باختصار ، إذا كان لدينا أربع سيارات.
‫إذن السيارات صفر ، واحد ، اثنان ، ثلاثة ، وهذه الألوان هي الأحمر ، والأخضر ، والأزرق ، والأحمر.
‫إذا كنا نريده ساخنًا ، فقم بتشفير هذا.
‫لذلك قم بتحويل الفئات إلى أرقام.
‫سيبدو شيء هكذا.
‫هذا ما يفعله أحد الترميزات الساخنة.
‫لدينا سيارة صفر ولأن لون السيارة صفر أحمر ، يمكن أن يكون هذا السهم الصغير هنا هو الكود الذي استخدمناه
‫لتحويل إطار البيانات لدينا.
‫لذلك لتحويل فئاتنا إلى أرقام.
‫لذلك هذا هو ترميز واحد ساخن.
‫لذلك لأن الصفر ، اللون أحمر ، يحصل على واحد ويحصل على صفر للفئتين الأخريين ونفس الشيء بالنسبة
‫للأخضر.
‫لكن هذه المرة لأنها خضراء ، تحصل على صفر للأحمر وواحد للأخضر وصفر للأزرق.
‫الأزرق هو نفسه بالضبط.
‫صفر للأحمر وصفر للأخضر وواحد للأزرق لأنه سيارة زرقاء.
‫وأخيرًا ، نظرًا لأن السيارة رقم 3 حمراء أيضًا ، فهي تشبه السيارة صفر تمامًا ، وهناك صفر وصفر
‫للأخضر والأزرق.
‫الآن ، هذا ما فعلناه هنا ، باستثناء ليس فقط مع عمود اللون.
‫لقد فعلنا ذلك مع عمود Make و Doors.
‫لهذا السبب لدينا 012 وصولاً إلى 11 ميزة مع الأصفار والآحاد.
‫الآن ما فعلناه هو أننا قمنا بترميز المعلمات المختلفة لكل عينة ، لذا Honda و White وعدد
‫من الأبواب في أصفار أو آحاد.
‫حتى الآن الشيء الجميل هو بياناتنا.
‫كلها عددية.
‫فماذا يمكننا أن نفعل؟
‫حسنًا ، يجب أن نكون قادرين على ملاءمة النموذج.
‫لكن فقط في حالة عدم وضوح ذلك.
‫لدينا طريقة أخرى يمكننا القيام بها.
‫و الأن.
‫حتى نتمكن من الحصول على مساواة dummy.
‫هناك وظيفة في الباندا تسمى Get Dummies ، وهي نوع من الترميز الساخن.
‫ولكني لست متأكدا.
‫لست متأكدًا في الواقع من سبب تسميته بالدمى.
‫أنا أعرف فقط أن الوظيفة هي الحصول على دمى.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى دمى ، فلن يحصل PD على دمى ونريد تغيير مبيعات السيارات.
‫نمرر قائمة بالأعمدة التي نريد تحويلها أو تحويلها إلى دمى.
‫حتى هنا ، الأبواب.
‫الآن دعونا نلقي نظرة على الدمى.
‫ها نحن ذا.
‫لذلك أعتقد لأن الأبواب.
‫Dawes هو عدد.
‫لم تنجح هنا.
‫لكن هذا ما يمكننا أن نرى ما يحدث.
‫إذن لدينا صفر.
‫مايك.
‫BMW صفر.
‫لذا فهي هوندا.
‫إنه يحتوي على صفر لنيسان ، وصفر لتويوتا ، ويحتوي على أصفار للأسود والأزرق والأخضر والأحمر والأبيض.
‫لذا إذا مررنا بهذا ، فكل ما تم إنجازه هو تحويل التكوين واللون إلى أصفار وآحاد.
‫جميلة.
‫والآن بعد أن أصبحت جميع بياناتنا بالأصفار والآحاد ، فلنحاول إعادة تهيئة النموذج.
‫لذلك نريد أن نذهب.
‫لا عشوائي لا تزرع عندما حصلنا على 42 فقط ، لذا فإن نتائجنا قابلة للتكرار.
‫سنستخدم X تحول هنا.
‫إذن هذا هنا بدلاً من X.
‫فلنقم بتدريب x هذا.
‫سنقوم بإعداد تدريب جديد وبيانات اختبار تساوي تقسيم اختبار القطار.
‫سنقوم بتمريرها المحولة X ويمكن أن تظل Y كما هي لأن Y عددية بالفعل.
‫وبعد ذلك سنخضع لاختبارات.
‫الحجم يساوي 0. 2.
‫ممتاز.
‫وبعد ذلك يمكننا استخدام النموذج المناسب ، القطار x.
‫قطار ص.
‫جميلة.
‫انها عملت.
‫والآن دعنا نقيمها.
‫درجة النموذج.
‫اختبار X.
‫اختبار ص.
‫رائع.
‫الآن عملت ، أليس كذلك؟
‫لذلك لأننا نستخدم X المحول ولأننا هنا قمنا بعمل القليل من الكود هنا لتحويل
‫بياناتنا من كونها فئوية إلى عددية.
‫وفي السابق لم يكن نموذجنا قادرًا على تحويل العوامات أو الأوتار إلى عوامات لنيسان.
‫لذلك عندما استخدمنا أول متغير X هنا.
‫كانت بياناتنا لا تزال في شكل فئوي ، لذلك لا تزال تستخدم السلاسل لتمثيل عينة.
‫ماذا حدث؟
‫انها خطأ بها.
‫حصلت على خطأ في القيمة.
‫ولكن الآن في الأسفل هنا عندما نقوم بتشغيل نفس نموذج الكود المناسب x القطار ، y ، التدريب والنتيجة ،
‫لا نحصل على أي أخطاء y لأن بياناتنا كلها رقمية.
‫الآن ، بالنسبة لهذه النتيجة هنا ، إذا تخيلنا أن أفضل درجة يمكنك الحصول عليها هي 1. 0.
‫من المحتمل أن النموذج لم يفعل ذلك بالشكل الذي يمكن أن يفعله.
‫لكن تذكر أننا تحدثنا عن ذلك إذا نظرت إلى هذه البيانات هنا.
‫المثير.
‫وكنت تحاول استخدام هذا للتنبؤ بسعر السيارة.
‫من المحتمل أن يكون صعبًا جدًا.
‫لذلك ربما وجد النموذج بعض الأنماط ، لكنها لم تكن رائعة لأنه لم يكن هناك الكثير
‫من المعلومات حول كل عينة.
‫ولكن هذا ليس نقطة.
‫يمكننا النظر في مقاييس التقييم لاحقًا.
‫النقطة هنا هي أننا قمنا بتحويل نموذجنا ، وقصة البيانات الخاصة بنا من كونها غير رقمية إلى
‫رقمية بالكامل ، وقد سمح لنا ذلك بملاءمة نموذج التعلم الآلي عليها.
‫الآن قمنا بتغطية ذلك.
‫لقد حولنا جميع بياناتنا إلى أرقام.
‫ماذا يحدث إذا كانت هناك قيم مفقودة؟
‫دعنا نتحقق من ذلك في الفيديو التالي.