‫Nu, ik weet dat aan het einde van de laatste video, we zeiden dat we ervoor zouden zorgen dat alle gegevens zouden worden ingevuld alsof er
‫geen ontbrekende waarden waren.
‫Maar na het te hebben bekeken, denk ik dat het een beetje logischer is om er eerst voor te zorgen dat het allemaal numeriek is.
‫Dus laten we een kleine kop maken.
‫We noemen dit één punt één, zorg ervoor dat het allemaal numeriek is, prachtig.
‫Om te beginnen hebben we een andere dataset nodig.
‫Nu, waarom is dat?
‫Nou, omdat onze dataset voor hart- en vaatziekten.
‫Deze hier is al helemaal numeriek, dus.
‫Dat gezegd hebbende, laten we een andere dataset importeren, namelijk onze betrouwbare autoverkoopgegevens.
‫Nu, als je je dit aan het begin herinnert, wordt hier een beetje onthuld, maar deze
‫heeft maar 10 rijen.
‫En wat ik heb gedaan, is dat ik een kleine uitgebreide versie hiervan heb gemaakt, die
‫dezelfde titels heeft, kleur, kilometertellerdeuren en prijs.
‫Maar deze keer hebben we duizend rijen.
‫Ik ga er niet doorheen scrollen want dat zou te lang duren.
‫Daar moet je me gewoon op vertrouwen.
‫Ik kan het in ieder geval bewijzen.
‫Autoverkoop.
‫Dat is belangrijk.
‫Paty Reid zegt, we herinneren ons dat ik al onze samenlevingsbestanden naar een gegevensbestand heb verplaatst, wat een goede
‫gewoonte is.
‫Houd uw werkmap netjes en de autoverkoop uitgebreid.
‫Zie ASV niet.
‫Prachtig.
‫En we gaan het bekijken.
‫Autoverkopen dopehead.
‫Prachtig, en dan gaan we uitzoeken hoeveel er duizend mooie tolisso zijn, en dan kijken we naar de datatypes die
‫als een object worden gemaakt.
‫Kleur is een object, een domina-deur en prijs zijn allemaal gehele getallen.
‫En nu zijn dit objecten omdat het strings zijn en het zijn categorieën, terwijl dit numerieke waarden
‫zijn.
‫Nu, wat we moeten doen, omdat deze sectie ervoor zorgt dat het eigen numerieke is voordat we een
‫machine learning-model kunnen uitvoeren, moeten we deze converteren naar getallen.
‫Maar om het te bewijzen, laten we het toch proberen en kijken wat er gebeurt.
‫Dus eerst en vooral, wat we gaan doen, is de gegevens opsplitsen in X en Y.
‫Dus we gebruiken deze vier kolommen, maken gekleurde kilometertellerdeuren, niet de prijs, maar deze vier om te proberen de prijs van
‫een auto te voorspellen.
‫Nu, heb je bij jezelf gedacht, is dit echt logisch?
‫Zou je dat in het echte leven ook kunnen?
‫Verwachten we dat ons machine learning-model het goed doet bij dit soort problemen als je alleen het merk zou
‫krijgen?
‫Dus Honda, de kleur, een witte Honda met 35000, 431 kilometer op de teller en vier deuren, kon je
‫voorspellen dat de prijs vijftienduizend driehonderddrieëntwintig dollar was?
‫Misschien misschien niet.
‫Maar je hebt waarschijnlijk wat meer informatie nodig.
‫Hetzelfde geldt waarschijnlijk voor ons machine learning-model.
‫Maar laten we desalniettemin proberen om er een te splitsen in X Y, wat betekent dat we de functiematrix willen,
‫dus we gaan X gelijk aan daling van de autoverkoop.
‫Nu willen we de prijskolom niet.
‫Oké, wat heb ik gedaan?
‫Eigenlijk, prijsverschuiving naar Ik word erg blij van deze nobele prijs.
‫Toegang is gelijk aan één en we gaan doen dat Y gelijk is aan autoverkopen.
‫Dit wordt nu alleen de prijskolom omdat we de X willen gebruiken om de Y te voorspellen en dan zullen
‫we ook splitsen in.
‫Training en testen gesplitst in training.
‫En testen.
‫Dus de X, trein X test Y, trein Y test, omdat we dit eerder hebben gezien, zal de treintest splitsen bij X, zal het Y passeren en
‫zal het slagen testgrootte is gelijk aan we gebruiken 20 procent van de stijging voor de testgegevens zeggen .
‫Prachtig.
‫Nou, laten we proberen een machine learning-model te bouwen dat leert van de trainingsgegevens, zodat de
‫volgende trein in de brede trein komt, en vervolgens de testgegevens voorspelt.
‫Oké, bouw een machine learning-model.
‫Deze keer gaan we nog steeds een willekeurig bos gebruiken, maar ik wil dat je raadt waarvoor dit willekeurig bos
‫kan worden gebruikt.
‫Dus we gaan van Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor, als je het je herinnert, terug in onze
‫workflow, we voorspelden een classificatieprobleem.
‫Nu is deze willekeurige bosagressor hetzelfde als een classificatie, willekeurig bos.
‫Maar deze keer kan het een getal voorspellen, wat we proberen te doen.
‫We proberen de prijs van een auto te voorspellen, gezien enkele kenmerken ervan.
‫We gaan dus een regressiemodel importeren.
‫We gaan dit keer afrekenen in plaats van zichzelf te noemen, we noemen een model agressor mooi en dan gaan
‫we model niet passen.
‫We willen het trainen op de trainingsgegevens.
‫Dus het gaat de patronen leren, de relaties tussen X-variabelen en de prijs, het label, en dan gaan
‫we het scoren en evalueren op de testgegevens.
‫Waarom nu testen, hoe mooi is dat dit toch de kracht van eau de cologne is?
‫We kunnen trainen, een model maken, het trainen en uitvoeren, het evalueren in vier regels code.
‫We zouden het echt in minder kunnen doen.
‫Maar vier regels code is behoorlijk -- goed om een volledig machine learning-model te bouwen.
‫Dus laten we het doen.
‫Oh nee, er is een fout opgetreden, waardefout, we hadden dit eigenlijk wel verwacht, toch?
‫Waardefout kon string niet converteren naar float. Nissan zegt nu dat wat er is gebeurd is dat ons machine learning-model
‫niet met strings om kan gaan.
‫Dus zoals we min of meer weten, moeten we deze omzetten in getallen.
‫Dus laten we eens kijken hoe we dat doen met Escalon.
‫En we gaan een beetje door dit kleine stukje van het veranderen van de categorieën, het maken van kleur
‫in getallen met Escalon.
‫En het lijkt misschien een beetje om in te nemen om met Banat te beginnen of het uit te schrijven.
‫We zullen de code in actie zien en dan gaan we er weer doorheen om te zien wat het werkelijk doet.
‫Dus van Escalon DOT-preprocessing heeft Escalon een paar modules die elk een aantal verschillende dingen doen, één hot
‫encoder of die we nog niet eerder hebben gezien.
‫En plaats hier een kleine opmerking.
‫Wat we gaan doen, de categorieën omzetten in getallen.
‫Prachtig.
‫Van Escalon, punt componeren.
‫Kolomtransformatie importeren.
‫Ik vraag me af wat dat doet.
‫Je kunt waarschijnlijk een beetje raden wat Colin Transformer doet, maar we zullen het eerst
‫in actie zien, dan gaan we onze categorische kenmerken definiëren.
‫Dus in ons geval zijn onze categorische kenmerken kleur maken.
‫En een lastige is die van Dore, nu denk je misschien, waarom Dors, laten we teruggaan, er eens naar kijken.
‫Die vier, vijf, vier, vier, drie.
‫Hm.
‫Waarom is dit?
‫Nou, laten we eens kijken of autoverkoopdeuren geen waarde tellen.
‫Het is veilig om aan te nemen dat dit numeriek is.
‫Juist, want we hebben vier, vijf en drie is een waarde.
‫Maar het is ook categorisch omdat je auto's met vier deuren in deze categorie zou kunnen passen.
‫Auto's met vijf deuren passen in deze categorie.
‫Dus de negenenzeventig van hen en auto's met drie deuren passen in deze categorie.
‫Dat zijn er dus vijfenzestig.
‫Dus we gaan, in ons geval, Dore's als categorisch behandelen en ik spam alleen maar commando's.
‫Dus de notebook bespaart.
‫Het is alsof ik er een gewoonte van heb gemaakt, net als op shift en enter drukken om een cel te runnen.
‫We hebben dus drie categorische kenmerken.
‫Mooi.
‫En dan gaan we deze kleine variabele maken die One Heart heet.
‫We gaan profiteren van de enige hot-encoderklasse die we hebben geïmporteerd.
‫Dus we zullen dat daar instantiëren en we gaan een kleine variabele maken die transformator wordt genoemd.
‫En dan gaat deze de kolomtransformator gebruiken.
‫Dit accepteert een lijst met tupels met een naam.
‫Dus in dit geval noemen we het een hot en dan geven we de daadwerkelijke transformator die we willen gebruiken,
‫de enige hot variabele die we zojuist hebben geïnstantieerd.
‫We gaan dit formatteren om er zeker van te zijn dat het een mooie tussenruimte heeft.
‫Ik ga het doorgeven aan de lijst met functies die we willen transformeren.
‫En dan hebben we dat uiteindelijk niet nodig.
‫Laten we dat weer naar voren halen.
‫Ik heb hier overal spullen.
‫Breng dat weer naar boven, prachtig, en dan gaan we hier een laatste variabele parameter
‫doorgeven aan kolomtransformatiecode die restant arenden passeren.
‫Mooi, en dan hebben we hier een kleine variabele genaamd Transformed X, wat in feite de versie
‫van onze X-gegevens zal zijn.
‫Laten we eens kijken naar wat X in feite is getransformeerd. X, we willen niet dat al die dingen zullen zijn.
‫De versie hiervan is alleen omgezet in getallen, dus laten we eens kijken, dus we hebben onze transformator hier.
‫Dit is waar we heen gaan, het transformeren, transformeren op X, en dan gaan we kijken
‫naar getransformeerde X.
‫Wel, we hebben hier wat inkomende syntaxis over een komma.
‫Naamfouttransformatie is niet klassiek gedefinieerd.
‫Transformator, daar gaan we.
‫Prachtig.
‫Dit spuugt dus een array uit, misschien als we dit in een dataframe plaatsen, zou dat logisch zijn.
‫Het wordt dus een dataframe.
‫Kijk of we X daadwerkelijk kunnen transformeren.
‫Prachtig.
‫Dus je zou kunnen kijken naar dit gaan, wat is dit in godsnaam?
‫Maar als we X terugbrengen, wat gaan we dan zien.
‫Niet hard werken en een beetje ingezoomd, dus we zullen een beetje op en neer moeten blijven stuiteren.
‫Maar wat er is gebeurd, is dat omdat we de kop van SYK hebben verteld dat, hé, kleur maken
‫en deuren categorieën zijn, wat deze code hier heeft gedaan, het heeft getransformeerd, met name een heet en het heeft gecodeerd.
‫Dus nu hebben we de make-kleur en die kolommen omgezet in één hot-gecodeerde variabele.
‫Maar de kilometertellerkolom, dus die is hier, je kunt zien dat de cijfers eigenlijk nog steeds hetzelfde zijn.
‫Vijfendertig vier drie een ja.
‫Een negen twee zeven een vier.
‫Ja.
‫Correct.
‫De kilometertellerkolom is dus niet gewijzigd.
‫Dus als we hier terugkijken.
‫De reden waarom kleuren binnenshuis worden gemaakt, is veranderd omdat we ze hier definiëren.
‫We hebben een hete encoder gemaakt.
‫We zullen zo zien wat dat is.
‫Dan hebben we een transformator gemaakt met Collum-transformator.
‫Dus eigenlijk zegt dit, hey, Collum-transformator, neem de ene hete encoder en pas deze toe op
‫de categorische kenmerken.
‫En voor de rest van de kolommen die u passthrough vindt, doe daar niets aan.
‫En wat we hebben gedaan, is X gemaakt, getransformeerd en in onze transformator passen, dus passen transformeren in onze
‫X-gegevens.
‫En dat is een hele mondvol daar.
‫En je zou kunnen denken, wat betekent een hete codering zelfs?
‫Nou, laten we eens kijken.
‫Ga naar onze keynote.
‫Dit is dus een hete codering in een notendop.
‫Als we vier auto's hebben, dus auto nul, één, twee, drie, en die kleuren zijn rood, groen, blauw en
‫rood.
‫Als we deze zowel warm als koud zouden willen maken, dus in feite de categorieën in getallen willen veranderen, zou het er ongeveer zo uitzien
‫als dit is wat een hete codering doet.
‫We hebben auto nul en omdat de kleur van nul rood is, kan deze kleine pijl hier de code zijn die we
‫hebben gebruikt om ons dataframe te transformeren.
‫Dus om onze categorieën om te zetten in cijfers.
‫Dit is dus een hete codering.
‫Dus omdat Khosro de kleur erg goed is voor één en het krijgt nul voor de andere twee categorieën en
‫hetzelfde voor groen, maar deze keer omdat het groen is en het is 04 rood en een één voor groen en
‫een nul voor blauw blauw.
‫Precies dezelfde 04 rood 04 groen en een voor blauw omdat het een blauwe auto is.
‫En tot slot, omdat auto drie ook rood is, heeft hij een één net als een nul en een nul en nul voor
‫groen en blauw.
‫Dat is wat we hier hebben gedaan, behalve niet alleen met de kleurenkolom.
‫We hebben het gedaan met de kolom Make and the Doors.
‫Daarom hebben we nul één tot en met 11 functies met nullen en enen.
‫Wat we nu hebben gedaan, is dat we de verschillende parameters van elk monster hebben gecodeerd.
‫Dus Honda White en een aantal deuren naar nullen of enen.
‫Dus het mooie is nu onze data.
‫Is alles numeriek, dus wat kunnen we doen?
‫We zouden een model moeten kunnen passen, maar voor het geval dat niet duidelijk was, we hebben nog
‫een manier waarop we dit nu kunnen doen, zodat we dummies kunnen gebruiken. Er is een functie in PAND genaamd Get Dummies , wat een
‫beetje lijkt op één coderingscodering.
‫Maar ik ben niet zeker.
‫Ik weet eigenlijk niet waarom het dummies heet.
‫Ik weet alleen dat de functie dummies is.
‫Dus we gaan dummies, neem alsjeblieft geen dummies.
‫En we willen de autoverkoop transformeren.
‫We geven een lijst door met de kolommen die we willen transformeren of veranderen in dummies.
‫Dus ja, Dors.
‫Laten we nu eens kijken naar dummies.
‫Daar gaan we.
‫Dus ik denk omdat Dors.
‫Deuren is numeriek, het heeft hier niet gewerkt, maar dit is wat we kunnen zien wat er gebeurt.
‫Dus we hebben nul.
‫Maak BMW is nul, dus het is een Honda Accord 04, Nissan 04 Toyota, en het heeft nullen voor zwart, blauw,
‫groen, rood en wit.
‫Dus als we hier doorheen zijn gegaan, is het enige wat we hebben gedaan het merk en de kleur in nullen en enen te veranderen.
‫Mooi.
‫Dus nu onze gegevens allemaal in nullen en enen zijn, laten we proberen het model opnieuw aan te passen.
‫Dus we willen enpi gaan, niet willekeurig saide en 40 gaan naar zodat onze resultaten reproduceerbaar zijn.
‫We gaan X gebruiken die hier is getransformeerd.
‫Dus deze hier in plaats van X..
‫Dus laten we dat doen.
‫X train zal een nieuwe nieuwe training opzetten en testgegevens zijn gelijk aan treintest split en we gaan het getransformeerd doorgeven X
‫en Y kunnen hetzelfde blijven omdat Y al numeriek is en dan gaan we tests
‫hebben.
‫Grootte is gelijk aan nulpunt tot uitstekend.
‫En dan kunnen we gaan model dat past.
‫X trein, waarom trainen?
‫Mooi.
‫Het werkte.
‫En laten we nu een model van een school X-test, y-test evalueren.
‫Prachtig.
‫Nu, het werkte, juist, dus omdat we Transformed X gebruiken en omdat we hier een klein
‫stukje code hebben gedaan om onze gegevens te transformeren van categorisch naar numeriek.
‫En voorheen kon ons model geen floats naar of strings converteren naar floats voor Nissan, dus toen we
‫onze eerste X-variabele hier gebruikten.
‫Onze gegevens waren nog steeds in categorische vorm, dus we gebruikten nog steeds strings om een monster weer te geven en wat er gebeurde, het luchtte
‫het uit, kreeg een waardefout.
‫Maar nu hier beneden, als we hetzelfde codemodel gebruiken, X en Y passen, trainen en scoren, krijgen we geen
‫fouten Y omdat onze gegevens allemaal numeriek zijn.
‫Wat betreft deze score hier, we stellen ons voor dat de beste score die je kunt krijgen één punt nul is.
‫Het model heeft het waarschijnlijk niet zo goed gedaan als het zou kunnen.
‫Maar onthoud, we hebben het daarover gehad als je deze gegevens hier zou bekijken.
‫De bekrachtiger, en je probeerde dit te gebruiken om de prijs van een auto te voorspellen, het zal waarschijnlijk behoorlijk
‫moeilijk zijn.
‫Dus misschien heeft het model patronen gevonden, maar die waren gewoon niet zo geweldig omdat er niet al
‫te veel informatie was over elk monster.
‫Maar daar gaat het niet om.
‫We kunnen later kijken naar waarderingsstatistieken.
‫Het punt hier is dat we ons model, onze gegevens, sorry, hebben omgezet van niet-numeriek naar volledig numeriek, en
‫dat heeft ons in staat gesteld om er een machine learning-model op te passen.
‫Nu hebben we dat behandeld.
‫We hebben al onze datanummers omgezet.
‫Wat gebeurt er als er ontbrekende waarden zijn?
‫Laten we het bekijken in de volgende video.