‫Maintenant, je sais qu'à la fin de la dernière vidéo, nous avons dit que nous nous assurerions que toutes les données étaient remplies comme s'il n'y
‫avait pas de valeurs manquantes.
‫Mais après l'avoir examiné, je pense qu'il est un peu plus logique de s'assurer que tout est numérique en premier.
‫Faisons donc un petit cap.
‫Nous appellerons cela un point un, assurez-vous que tout est numérique, merveilleux.
‫Et maintenant, pour commencer, nous avons en quelque sorte besoin d'un autre ensemble de données.
‫Maintenant, pourquoi est-ce?
‫Eh bien, parce que notre ensemble de données sur les maladies cardiaques.
‫Celui-ci ici est déjà tout numérique, donc.
‫Cela étant dit, importons un autre ensemble de données, qui sont nos fidèles données de vente de voitures.
‫Maintenant, si vous vous en souvenez dès le début, c'est un peu révélé ici, mais celui-ci
‫n'a que 10 lignes.
‫Et ce que j'ai fait, c'est que je suis allé fabriquer une version un peu étendue de celui-ci, qui a les
‫mêmes titres, marque, porte de compteur kilométrique et prix.
‫Mais cette fois, nous avons mille rangées.
‫Je ne vais pas les parcourir car cela prendrait trop de temps.
‫Tu vas juste devoir me faire confiance là-dessus.
‫En tout cas, je peux le prouver.
‫Vente de voitures.
‫C'est important.
‫Paty Reid dit, nous nous souvenons que j'ai déplacé tous nos fichiers de société dans un fichier de données, ce qui est en quelque sorte une
‫bonne pratique.
‫Gardez votre répertoire de travail bien rangé et les ventes de voitures étendues.
‫Ne voyez pas ASV.
‫Merveilleux.
‫Et nous allons y jeter un œil.
‫Abruti de vente de voitures.
‫Merveilleux, puis nous déterminerons combien il y a mille beaux tolisso, puis nous examinerons les types de
‫données créés en tant qu'objet.
‫La couleur est un objet, les portes d'une domina et le prix sont tous des nombres entiers.
‫Et maintenant ce sont des objets parce que ce sont des chaînes et ce sont des catégories, alors que ce sont des
‫valeurs numériques.
‫Maintenant, ce que nous devons faire, car cette section est de s'assurer que son propre numérique est avant de pouvoir
‫exécuter un modèle d'apprentissage automatique, nous devons les convertir en nombres.
‫Mais juste pour le prouver, essayons quand même et voyons ce qui se passe.
‫Donc tout d'abord, ce que nous allons faire, c'est diviser les données en X et Y.
‫Nous utilisons donc ces quatre colonnes pour faire des portes d'odomètre de couleur, pas le prix, mais ces quatre pour essayer de
‫prédire le prix d'une voiture.
‫Maintenant, avez-vous pensé à vous-même, est-ce que cela a vraiment du sens?
‫Pourriez-vous faire ça dans la vraie vie ?
‫Est-ce que nous nous attendons à ce que notre modèle d'apprentissage automatique fonctionne bien sur ce genre de problème si vous n'aviez que la
‫marque ?
‫Donc Honda, la couleur, une Honda blanche avec 35000, 431 kilomètres au compteur et quatre portes, pouviez-vous prédire que le prix
‫était de quinze mille trois cent vingt-trois dollars ?
‫Peut-être peut-être pas.
‫Mais vous avez probablement besoin d'un peu plus d'informations.
‫Il en va probablement de même avec notre modèle d'apprentissage automatique.
‫Mais néanmoins, essayons de faire une division en X Y, c'est-à-dire que nous voulons la matrice de caractéristiques, donc nous allons passer
‫à X équivaut à une baisse des ventes de voitures.
‫Maintenant, nous ne voulons pas de la colonne des prix.
‫D'accord, qu'est-ce que j'ai fait ?
‫En fait, le changement de prix dans je deviens très heureux avec ce prix noble.
‫L'accès est égal à un et nous allons faire Y égale les ventes de voitures.
‫Maintenant, cela va être juste la colonne de prix parce que nous voulons utiliser le X pour prédire le Y, puis nous
‫allons également nous diviser en.
‫Formation et test divisés en formation.
‫Et tester.
‫Donc, le test X, train X test Y, train Y test, parce que nous l'avons vu auparavant, la division du test de train passera à X, le passera Y
‫et le réussira. La taille du test équivaut à 20% de la hausse pour les données de test, par exemple .
‫Merveilleux.
‫Eh bien, essayons de créer un modèle d'apprentissage automatique qui apprendra sur les données d'entraînement afin de former
‫le prochain train dans le train large, puis de prédire les données de test.
‫Très bien, construisez un modèle d'apprentissage automatique.
‫Maintenant, cette fois, nous allons utiliser toujours une forêt aléatoire, mais je veux que vous devinez à quoi ces forêts aléatoires
‫peuvent être utilisées.
‫Donc, nous allons de Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor, si vous vous souvenez, de retour dans notre flux de travail,
‫nous prédisions un problème de classification.
‫Maintenant, cet agresseur de forêt aléatoire est le même qu'un classificateur, forêt aléatoire.
‫Mais cette fois, il peut prédire un nombre, ce que nous essayons de faire.
‫Nous essayons de prédire le prix d'une voiture, compte tenu de certains attributs à son sujet.
‫Nous allons donc importer un modèle de régression.
‫On va s'arranger cette fois au lieu de s'appeler, on va appeler un modèle agresseur beau et puis on va passer
‫modèle pas en forme.
‫Nous voulons l'entraîner sur les données d'entraînement.
‫Il va donc apprendre les modèles, les relations entre les variables X et le prix, l'étiquette, puis nous allons
‫le noter et l'évaluer sur les données de test.
‫Pourquoi tester maintenant, à quel point c'est beau le pouvoir de l'eau de Cologne, n'est-ce pas ?
‫Nous pouvons entraîner, créer un modèle, l'entraîner et l'exécuter, l'évaluer en quatre lignes de code.
‫Nous pourrions vraiment le faire en moins.
‫Mais quatre lignes de code, c'est bien - c'est bien pour créer un modèle d'apprentissage automatique complet.
‫Alors faisons-le.
‫Oh, non, nous avons une erreur qui s'est produite, erreur de valeur, nous nous y attendions en quelque sorte, n'est-ce pas ?
‫L'erreur de valeur n'a pas pu convertir la chaîne en flottant. Nissan dit maintenant que ce qui s'est passé, c'est que notre modèle d'apprentissage
‫automatique ne peut pas gérer les chaînes.
‫Donc, comme nous le savons en quelque sorte, nous devons les convertir en nombres.
‫Voyons donc comment nous procédons avec Escalon.
‫Et nous allons en quelque sorte passer par ce petit morceau de transformer les catégories, transformer la couleur en
‫nombres avec Escalon.
‫Et il peut sembler un peu difficile de commencer par Banat ou de l'écrire.
‫Nous verrons le code en action, puis nous y reviendrons et verrons ce qu'il fait réellement.
‫Ainsi, à partir du prétraitement Escalon DOT, Escalon a quelques modules qui font chacun un certain nombre de choses différentes, un
‫encodeur chaud ou que nous ne les avons jamais vus auparavant.
‫Et mettez un petit commentaire ici.
‫Ce que nous allons faire, transformer les catégories en nombres.
‫Merveilleux.
‫Depuis Escalon, composez par points.
‫Importer la transformation de colonne.
‫Je me demande ce que ça fait.
‫Vous pouvez probablement deviner ce que fait Colin Transformer, mais nous le verrons d'abord
‫en action, puis nous définirons nos caractéristiques catégorielles.
‫Donc, dans notre cas, nos caractéristiques catégoriques sont la couleur.
‫Et une question délicate est celle de Dore maintenant, vous vous demandez peut-être pourquoi Dors, revenons en haut, jetez-y un œil.
‫Ces quatre, cinq, quatre, quatre, trois.
‫Hmm.
‫Pourquoi est-ce?
‫Eh bien, voyons si les portes des ventes de voitures ne valorisent pas les comptes.
‫Il est sûr de supposer que ceux-ci sont numériques.
‫Exact, parce que nous avons quatre, cinq et trois, c'est une valeur.
‫Mais c'est aussi catégorique car on pourrait aller dans cette catégorie avec des voitures à quatre portes.
‫Les voitures à cinq portes entrent dans cette catégorie.
‫Ainsi, les soixante-dix-neuf et les voitures à trois portes entrent dans cette catégorie.
‫Il y en a donc soixante-cinq.
‫Nous allons donc, dans notre cas, traiter les commandes de Dore comme catégoriques et je ne fais que spammer continuellement des commandes.
‫Ainsi, le cahier enregistre.
‫C'est comme si je l'avais ancré dans l'habitude, tout comme appuyer sur Maj et Entrée pour exécuter une cellule.
‫Nous avons donc trois caractéristiques catégorielles.
‫Beau.
‫Et puis nous allons faire cette petite variable appelée One Heart.
‫Nous allons profiter de la classe d'encodeur chaud que nous avons importée.
‫Nous allons donc instancier cela là-bas et nous allons créer une petite variable appelée transformer.
‫Et puis celui-ci va utiliser le transformateur de colonne.
‫Cela va accepter une liste de tuples avec un nom.
‫Donc, dans ce cas, nous l'appellerons un chaud, puis nous passerons le transformateur réel que nous voulons utiliser, qui
‫est la variable chaude que nous venons d'instancier.
‫Nous allons formater cela pour nous assurer que l'espacement est correct.
‫Je vais lui passer la liste des fonctionnalités que nous aimerions transformer.
‫Et puis finalement, on n'a pas besoin de ça.
‫Remontons ça.
‫J'ai des trucs partout ici.
‫Remontez cela, merveilleux, puis ici, nous allons passer un dernier paramètre de variable au reste du code
‫de transformation de colonne que les aigles traversent.
‫Magnifique, et puis nous aurons une petite variable ici appelée Transformed X, qui sera essentiellement la version
‫de nos données X.
‫Jetons un coup d'œil à ce que X est fondamentalement transformé X que nous ne voulons pas que tout cela soit.
‫La version de ceci est convertie en nombres, alors voyons cela, nous avons donc notre transformateur ici.
‫C'est là que nous allons aller, le transformer, transformer sur X, puis nous allons jeter un œil
‫à X transformé.
‫Eh bien, nous avons une syntaxe entrante sur une virgule ici.
‫La transformation d'erreur de nom n'est pas définie classique.
‫Transformateur, c'est parti.
‫Merveilleux.
‫Donc, cela crache un tableau, peut-être que si nous le mettions dans un bloc de données, cela aurait du sens.
‫Ce sera donc une trame de données.
‫Voyez si nous pouvons réellement transformer X.
‫Merveilleux.
‫Donc, vous regardez peut-être ça se passer, qu'est-ce que c'est que ça ?
‫Mais si on ramène X, ce qu'on va voir.
‫Pas beaucoup de travail et un peu zoomé, nous allons donc devoir continuer à rebondir un peu de haut en bas.
‫Mais ce qui s'est passé, c'est parce que nous avons dit au titre de SYK que, hé, la couleur
‫et les portes sont des catégories, ce que ce code a fait ici l'a transformé, en particulier un code chaud et codé.
‫Nous avons donc maintenant converti la couleur make et ces colonnes en une seule variable codée à chaud.
‫Mais la colonne du compteur kilométrique, qui est ici, vous pouvez voir que les chiffres sont en fait toujours les mêmes.
‫Trente cinq quatre trois un oui.
‫Un neuf deux sept un quatre.
‫Ouais.
‫Correct.
‫La colonne du compteur kilométrique n'a donc pas été modifiée.
‫Donc, si nous regardons en arrière ici.
‫La raison pour laquelle faire de la couleur à l'intérieur a été modifiée car nous les définissons ici.
‫Nous avons instancié un seul encodeur chaud.
‫Nous verrons ce que c'est dans un instant.
‫Ensuite, nous avons créé un transformateur à l'aide du transformateur Collum.
‫Donc, en gros, cela veut dire, hé, transformateur Collum, prenez le seul encodeur chaud et appliquez-le
‫aux caractéristiques catégorielles.
‫Et pour le reste des colonnes que vous trouvez passthrough, ne faites rien à celles-ci.
‫Et puis ce que nous avons fait est créé, transformé X et ajusté notre transformateur afin d'adapter la transformation à nos
‫données X.
‫Et c'est une sorte de grosse bouchée là.
‫Et vous vous demandez peut-être, qu'est-ce qu'un codage à chaud signifie même ?
‫Eh bien, jetons un coup d'œil.
‫Allez à notre keynote.
‫C'est donc un encodage à chaud en un mot.
‫Si nous avons quatre voitures, alors voiture zéro, une, deux, trois, et que les couleurs sont le rouge, le vert, le bleu et le
‫rouge.
‫Si nous voulions un chaud et un froid pour transformer les catégories en nombres, cela ressemblerait à quelque chose comme c'est
‫ce que fait un encodage à chaud.
‫Nous avons la voiture zéro et parce que la couleur de zéro est rouge, cette petite flèche ici pourrait être le code que nous
‫avons utilisé pour transformer notre bloc de données.
‫Donc pour transformer nos catégories en nombres.
‫Il s'agit donc d'un encodage à chaud.
‫Donc parce que Khosro, la couleur est très bonne à un et il obtient zéro pour les deux autres catégories et
‫idem pour le vert, mais cette fois parce que c'est du vert et c'est 04 rouge et un un pour le vert et
‫un zéro pour le bleu bleu.
‫Exactement le même 04 rouge 04 vert et un pour bleu car c'est une voiture bleue.
‫Et puis enfin, parce que la voiture trois est aussi rouge, elle a un un tout comme un zéro et un zéro et zéro pour le vert
‫et le bleu.
‫C'est ce que nous avons fait ici, sauf pas seulement avec la colonne des couleurs.
‫Nous l'avons fait avec la colonne Make et Doors.
‫C'est pourquoi nous avons zéro un jusqu'à 11 fonctionnalités avec des zéros et des uns.
‫Maintenant, ce que nous avons fait, c'est que nous avons encodé les différents paramètres de chaque échantillon.
‫Donc Honda White et un certain nombre de portes en zéros ou en uns.
‫Alors maintenant, ce qui est beau, ce sont nos données.
‫Tout est numérique, alors que pouvons-nous faire?
‫Eh bien, nous devrions pouvoir adapter un modèle, mais juste au cas où ce ne serait pas clair, nous avons une
‫autre façon de le faire maintenant afin que nous puissions devenir des mannequins, il y a une fonction dans PAND qui s'appelle Get Dummies , qui est un
‫peu comme un encodage de codage.
‫Mais je ne suis pas sur.
‫En fait, je ne sais pas pourquoi ça s'appelle des mannequins.
‫Je sais juste que la fonction est d'obtenir des mannequins.
‫Alors on fait des mannequins, s'il vous plaît ne faites pas de mannequins.
‫Et nous voulons transformer les ventes de voitures.
‫Nous passons une liste des colonnes que nous voulons transformer ou transformer en mannequins.
‫Alors oui, Dors.
‫Voyons maintenant les mannequins.
‫Nous y voilà.
‫Donc je pense parce que Dors.
‫Doors est numérique, cela n'a pas fonctionné ici, mais c'est ce que nous pouvons voir ce qui se passe.
‫Nous avons donc zéro.
‫Make BMW est zéro, donc c'est une Honda Accord 04, une Nissan 04 Toyota, et il y a des zéros pour le noir, le bleu, le vert,
‫le rouge et le blanc.
‫Donc, si nous avons traversé cela, tout ce que nous avons fait est de transformer la marque et la couleur en zéros et en uns.
‫Beau.
‫Alors maintenant que nos données sont toutes en zéros et en uns, essayons de réajuster le modèle.
‫Nous voulons donc passer à l'enpi, pas au hasard et passer à 40 juste pour que nos résultats soient reproductibles.
‫Nous allons utiliser X transformé ici.
‫Donc celui-ci ici au lieu de X..
‫Alors faisons-le.
‫X train mettra en place un nouvel entraînement et les données de test sont égales à la division du test de train et nous allons le réussir
‫transformé X et Y peuvent rester les mêmes car Y est déjà numérique et nous allons ensuite avoir des
‫tests.
‫La taille est égale à zéro point à excellent.
‫Et puis nous pouvons aller modèle qui s'adapte.
‫X train, pourquoi train ?
‫Beau.
‫Ça a marché.
‫Et maintenant, évaluons un modèle d'un test scolaire X, test y.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, cela a fonctionné, à droite, donc parce que nous utilisons Transformed X et parce que nous avons
‫fait ici ce petit bout de code pour transformer nos données catégoriques en données numériques.
‫Et auparavant, notre modèle ne pouvait pas convertir les flottants ou les chaînes en flottants pour Nissan, donc lorsque nous avons
‫utilisé notre première variable X ici.
‫Nos données étaient toujours sous forme catégorique, donc toujours en utilisant des chaînes pour représenter un échantillon et ce qui s'est passé, il l'a diffusé, a
‫obtenu une erreur de valeur.
‫Mais maintenant, ici, lorsque nous exécutons le même modèle de code, adaptons X et Y, formons et notons, nous n'obtenons
‫aucune erreur Y car nos données sont toutes numériques.
‫Maintenant, en ce qui concerne ce score ici, nous imaginons que le meilleur score que vous puissiez obtenir est un point zéro.
‫Le modèle ne l'a probablement pas fait aussi bien qu'il aurait pu le faire.
‫Mais rappelez-vous, nous en avons parlé si vous examiniez ces données ici.
‫L'excitateur, et vous essayiez d'utiliser cela pour prédire le prix d'une voiture, ce sera probablement assez
‫difficile.
‫Alors peut-être que le modèle a trouvé des modèles, mais ils n'étaient tout simplement pas très bons car il n'y
‫avait pas trop d'informations sur chaque échantillon.
‫Mais ce n'est pas le sujet.
‫Nous pouvons examiner une métrique d'évaluation plus tard.
‫Le point ici est que nous avons converti notre modèle, nos données, désolé, de non numériques à complètement
‫numériques, et cela nous a permis d'y adapter un modèle d'apprentissage automatique.
‫Maintenant, nous avons couvert cela.
‫Nous avons converti tous nos numéros de données.
‫Que se passe-t-il s'il y avait des valeurs manquantes ?
‫Voyons cela dans la prochaine vidéo.