‫Nun, ich weiß, am Ende des letzten Videos sagten wir, wir würden sicherstellen, dass alle Daten aufgefüllt werden, als ob es
‫keine fehlenden Werte gäbe.
‫Aber nach der Überprüfung denke ich, dass es ein bisschen sinnvoller ist, zuerst sicherzustellen, dass alles numerisch ist.
‫Machen wir also eine kleine Überschrift.
‫Wir nennen das einen Punkt eins, stellen Sie sicher, dass alles numerisch ist, wunderbar.
‫Und jetzt brauchen wir zunächst einen weiteren Datensatz.
‫Nun, warum ist das so?
‫Nun, weil unser Herzkrankheiten-Datensatz.
‫Dieser hier ist bereits alles numerisch, also.
‫Lassen Sie uns jedoch einen weiteren Datensatz importieren, bei dem es sich um unsere vertrauenswürdigen Autoverkaufsdaten handelt.
‫Nun, wenn Sie sich daran erinnern, dass dies gleich zu Beginn ein bisschen aufgedeckt wurde, aber
‫dieses hat nur 10 Reihen.
‫Und was ich getan habe, ist, dass ich eine etwas erweiterte Version davon hergestellt habe, die die
‫gleichen Überschriften hat, Farbe, Kilometerzählertüren und Preis.
‫Aber diesmal haben wir tausend Reihen.
‫Ich werde sie nicht durchblättern, weil das zu lange dauern würde.
‫Da musst du mir einfach vertrauen.
‫Ich kann es jedenfalls beweisen.
‫Autoverkäufe.
‫Das ist wichtig.
‫Paty Reid sagt, wir erinnern uns, dass ich alle unsere Gesellschaftsdateien in eine Datendatei verschoben habe, was eine Art Best
‫Practice ist.
‫Halten Sie Ihr Arbeitsverzeichnis aufgeräumt und verlängern Sie den Autoverkauf.
‫ASV nicht sehen.
‫Wunderbar.
‫Und wir werden uns das anschauen.
‫Autoverkäufer dopehead.
‫Wunderbar, und dann werden wir herausfinden, wie viele es tausend schöne Tolisso gibt, und dann schauen wir uns die
‫Datentypen make als Objekt an.
‫Farbe ist ein Objekt, eine Domina und der Preis sind ganze Zahlen.
‫Und jetzt sind dies Objekte, weil sie Strings und Kategorien sind, während dies numerische Werte
‫sind.
‫Was wir jetzt tun müssen, weil dieser Abschnitt sicherstellen muss, dass es sich um eine eigene Zahl handelt, ist, bevor wir ein
‫Modell für maschinelles Lernen ausführen können, müssen wir diese in Zahlen umwandeln.
‫Aber nur um es zu beweisen, versuchen wir es trotzdem und sehen, was passiert.
‫Als erstes teilen wir die Daten in X und Y auf.
‫Also verwenden wir diese vier Spalten, um farbige Kilometerzählertüren zu erstellen, nicht den Preis, sondern diese vier, um zu versuchen, den
‫Preis eines Autos vorherzusagen.
‫Haben Sie sich jetzt schon überlegt, ob das wirklich Sinn macht?
‫Könnten Sie das im wirklichen Leben tun?
‫Erwarten wir, dass unser Modell für maschinelles Lernen bei dieser Art von Problem gut abschneidet, wenn Sie nur die Marke
‫erhalten?
‫Also Honda, die Farbe, ein weißer Honda mit 35000, 431 Kilometern auf dem Tacho und vier Türen, konnten Sie
‫den Preis vorhersagen, dass er fünfzehntausenddreihundertdreiundzwanzig Dollar betrug?
‫Vielleicht, vielleicht nicht.
‫Aber wahrscheinlich brauchen Sie noch ein bisschen mehr Informationen.
‫Das gleiche gilt wahrscheinlich für unser Machine-Learning-Modell.
‫Aber lassen Sie uns dennoch versuchen, eine Aufteilung in X Y vorzunehmen, das heißt, wir wollen die Feature-Matrix,
‫also gehen wir X gleich dem Rückgang der Autoverkäufe.
‫Jetzt wollen wir nicht die Preisspalte.
‫Okay, was habe ich getan?
‫Eigentlich bin ich bei diesem Edelpreis über Preisverschiebungen sehr auslöser glücklich.
‫Zugang ist gleich eins und Y gleich Autoverkauf.
‫Jetzt wird dies nur die Preisspalte sein, weil wir das X verwenden möchten, um das Y vorherzusagen, und dann werden
‫wir es auch aufteilen.
‫Training und Testen teilen sich in Training auf.
‫Und testen.
‫Also der X, Train X Test Y, Train Y Test, weil wir das schon gesehen haben, wird Train Test Split bei X bestehen, wird es Y
‫bestehen und wird es bestehen Testgröße gleich wir verwenden 20 Prozent des Anstiegs für die Testdaten sagen wir .
‫Wunderbar.
‫Nun, versuchen wir, ein Machine-Learning-Modell zu erstellen, das anhand der Trainingsdaten also den nächsten
‫Zug im breiten Zug lernt und dann dort die Testdaten vorhersagt.
‫In Ordnung, erstellen Sie ein Modell für maschinelles Lernen.
‫Dieses Mal verwenden wir immer noch einen Random Forest, aber ich möchte, dass Sie erraten, wofür dieser Random Forest
‫verwendet werden kann.
‫Wir gehen also von Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor aus. Wenn Sie sich erinnern, haben wir in
‫unserem Workflow ein Klassifizierungsproblem vorhergesagt.
‫Nun ist dieser Random Forest-Agressor dasselbe wie ein Klassifikator, Random Forest.
‫Aber dieses Mal kann es eine Zahl vorhersagen, was wir versuchen.
‫Wir versuchen, den Preis eines Autos anhand einiger Attribute vorherzusagen.
‫Wir werden also ein Regressionsmodell importieren.
‫Wir werden dieses Mal abrechnen, anstatt uns selbst zu nennen, wir nennen einen Model-Agressor schön und dann werden wir
‫Model nicht fit machen.
‫Wir wollen es mit den Trainingsdaten trainieren.
‫Es lernt also die Muster, die Beziehungen zwischen X-Variablen und dem Preis, das Label, und dann werden
‫wir es anhand der Testdaten bewerten und bewerten.
‫Warum jetzt testen, wie schön ist, dass das die Kraft von Köln ist, oder?
‫Wir können trainieren, ein Modell erstellen, es trainieren und ausführen, es in vier Codezeilen auswerten.
‫Wir könnten es wirklich in weniger tun.
‫Aber vier Zeilen Code sind ziemlich gut – gut, um ein ausgewachsenes Modell für maschinelles Lernen zu erstellen.
‫Also machen wir's.
‫Oh, nein, es ist ein Fehler aufgetreten, ein Wertfehler, aber wir haben das irgendwie erwartet, oder?
‫Wertfehler konnte String nicht in Float konvertieren Nissan sagt jetzt, was passiert ist, ist, dass unser Modell für maschinelles
‫Lernen nicht mit Strings umgehen kann.
‫Wie wir wissen, müssen wir diese in Zahlen umwandeln.
‫Mal sehen, wie wir das mit Escalon machen.
‫Und wir werden diesen kleinen Teil des Umwandelns der Kategorien durchgehen, indem wir mit Escalon Farben
‫in Zahlen umwandeln.
‫Und es mag wie ein wenig erscheinen, mit Banat zu beginnen oder es aufzuschreiben.
‫Wir sehen uns den Code in Aktion an und gehen ihn dann noch einmal durch und sehen, was er tatsächlich tut.
‫Aus der DOT-Vorverarbeitung von Escalon hat Escalon also ein paar Module, die jeweils eine Reihe verschiedener Dinge tun, einen heißen
‫Encoder oder wir haben sie noch nie zuvor gesehen.
‫Und geben Sie hier einen kleinen Kommentar ab.
‫Wir werden die Kategorien in Zahlen umwandeln.
‫Wunderbar.
‫Dot Compose von Escalon.
‫Spaltentransformation importieren.
‫Ich frage mich, was das bewirkt.
‫Sie können wahrscheinlich erahnen, was Colin Transformer macht, aber wir werden es zuerst in
‫Aktion sehen, dann werden wir unsere kategorialen Funktionen definieren.
‫In unserem Fall sind unsere kategorialen Funktionen also Farbe.
‫Und eine knifflige Sache ist Dores, jetzt denken Sie vielleicht, warum Dors, gehen wir zurück, schauen wir uns das an.
‫Diese vier, fünf, vier, vier, drei.
‫Hmm.
‫Warum ist das?
‫Nun, mal sehen, ob der Wert von Autoverkaufstüren nicht zählt.
‫Es ist sicher anzunehmen, dass dies numerisch ist.
‫Richtig, weil wir vier, fünf und drei Werte haben.
‫Aber es ist auch kategorisch, weil Autos mit vier Türen in diese Kategorie passen könnten.
‫In diese Kategorie fallen Autos mit fünf Türen.
‫Also die neunundsiebzig von ihnen und Autos mit drei Türen passen in diese Kategorie.
‫Es sind also fünfundsechzig davon.
‫Also werden wir in unserem Fall Dores als kategorisch behandeln und ich spamme nur ständig Befehle.
‫Das Notebook spart also.
‫Es ist, als hätte ich es mir zur Gewohnheit gemacht, genau wie das Drücken der Umschalttaste und der Eingabetaste, um eine Zelle zu leiten.
‫Wir haben also drei kategoriale Funktionen.
‫Wunderschönen.
‫Und dann werden wir diese kleine Variable namens One Heart erstellen.
‫Wir werden die eine heiße Encoder-Klasse nutzen, die wir importiert haben.
‫Also werden wir das dort instanziieren und eine kleine Variable namens Transformator erstellen.
‫Und dann wird dieser den Spaltentransformator verwenden.
‫Dies wird eine Liste von Tupeln mit einem Namen akzeptieren.
‫In diesem Fall nennen wir es eine heiße und übergeben dann den eigentlichen Transformer, den wir verwenden möchten, das ist
‫die einzige heiße Variable, die wir gerade instanziiert haben.
‫Wir werden dies formatieren, um sicherzustellen, dass es einen schönen Abstand hat.
‫Ich werde ihm die Liste der Funktionen übergeben, die wir transformieren möchten.
‫Und schließlich brauchen wir das nicht.
‫Bringen wir das wieder hoch.
‫Habe hier überall Sachen.
‫Bringen Sie das wieder zur Sprache, wunderbar, und dann übergeben wir hier einen letzten Variablenparameter
‫an den Spaltentransformationscode, den die Adler durchlaufen.
‫Schön, und dann haben wir hier eine kleine Variable namens Transformed X, die im Grunde die Version
‫unserer X-Daten sein wird.
‫Lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, was X im Grunde genommen transformiert ist. Wir wollen nicht, dass all dies zu X wird.
‫Die Version davon wurde nicht in Zahlen umgewandelt, also sehen wir uns das an, damit wir unseren Transformator hier haben.
‫Hier werden wir hingehen, es transformieren, auf X transformieren und dann werden wir uns
‫transformiertes X ansehen.
‫Nun, wir haben hier eine eingehende Syntax über einem Komma.
‫Namensfehlertransformation ist nicht klassisch definiert.
‫Transformator, los geht's.
‫Wunderbar.
‫Das ist also das Ausspucken eines Arrays, vielleicht würde es Sinn machen, wenn wir dies in einen Datenrahmen einfügen.
‫Es wird also ein Datenrahmen sein.
‫Sehen Sie, ob wir X tatsächlich transformieren können.
‫Wunderbar.
‫Sie sehen sich das vielleicht an, was zum Teufel ist das?
‫Aber wenn wir X zurückbringen, was wir sehen werden.
‫Keine harte Arbeit und ein bisschen gezoomt, also müssen wir ein bisschen auf und ab hüpfen.
‫Aber was passiert ist, ist, dass, weil wir SYK-Schlagzeile gesagt haben, dass Farbe
‫und Türen Kategorien sind, der Code hier ihn verändert hat, insbesondere einen heißen und codierten.
‫Jetzt haben wir also die Make-Farbe und diese Spalten in eine heiße codierte Variable umgewandelt.
‫Aber an der Kilometerzählerspalte, die hier steht, sieht man die Zahlen eigentlich immer noch so.
‫Fünfunddreißig vier drei eins ja.
‫Eins neun zwei sieben eins vier.
‫Ja.
‫Richtig.
‫Die Kilometerzählerspalte wurde also nicht verändert.
‫Wenn wir also hier oben zurückschauen.
‫Der Grund, warum Farbe im Innenbereich hergestellt wird, wurde geändert, da wir sie hier definieren.
‫Wir haben einen One-Hot-Encoder instanziiert.
‫Wir werden gleich sehen, was das ist.
‫Dann haben wir einen Transformator mit Collum-Transformator erstellt.
‫Im Grunde bedeutet dies also, hey, Collum Transformer, nimm den einen heißen Encoder und wende ihn auf
‫die kategorischen Funktionen an.
‫Und für den Rest der Spalten, die Sie als Passthrough finden, tun Sie nichts daran.
‫Und dann haben wir erstellt, X transformiert und unseren Transformer angepasst, also passen Sie die Transformation an unsere X-Daten
‫an.
‫Und das ist eine Art großer Bissen.
‫Und Sie denken vielleicht, was bedeutet eine heiße Kodierung überhaupt?
‫Nun, lass uns einen Blick darauf werfen.
‫Gehen Sie zu unserer Keynote.
‫Dies ist also eine heiße Kodierung in Kürze.
‫Wenn wir vier Autos haben, also Auto null, eins, zwei, drei, und diese Farben sind rot, grün, blau und
‫rot.
‫Wenn wir diese heiß und kalt machen wollten, um die Kategorien im Grunde in Zahlen umzuwandeln, würde es ungefähr so
‫aussehen, was eine heiße Kodierung macht.
‫Wir haben Auto Null und weil die Farbe von Null rot ist, könnte dieser kleine Pfeil hier der Code sein, den wir
‫verwendet haben, um unseren Datenrahmen zu transformieren.
‫Also um unsere Kategorien in Zahlen umzuwandeln.
‫Dies ist also eine heiße Kodierung.
‫Wegen Khosro ist die Farbe also sehr gut zu Eins und sie bekommt Null für die anderen beiden Kategorien und das
‫gleiche für Grün, aber dieses Mal, weil es Grün ist und es ist 04 Rot und eine Eins für Grün und
‫eine Null für Blau Blau.
‫Genau das gleiche 04 rot 04 grün und eins für blau, weil es ein blaues Auto ist.
‫Und schließlich, weil Auto 3 auch rot ist, hat es eine Eins wie eine Null und eine Null und eine Null für Grün
‫und Blau.
‫Das haben wir hier gemacht, außer nicht nur mit der Farbspalte.
‫Wir haben es mit der Spalte Make und Doors gemacht.
‫Deshalb haben wir null Eins bis hin zu 11 Features mit Nullen und Einsen.
‫Jetzt haben wir die verschiedenen Parameter jedes Samples codiert.
‫Also Honda White und eine Reihe von Türen in Nullen oder Einsen.
‫Das Schöne sind nun unsere Daten.
‫Ist alles numerisch, also was können wir tun?
‫Nun, wir sollten in der Lage sein, ein Modell anzupassen, aber für den Fall, dass das nicht klar war,
‫haben wir jetzt eine weitere Möglichkeit, dies zu tun, damit wir Dummys gleich machen können. Es gibt eine Funktion in PAND namens Get Dummies ,
‫die eine Art Codierung ist.
‫Aber ich bin mir nicht sicher.
‫Ich bin mir eigentlich nicht sicher, warum es Dummies heißt.
‫Ich weiß nur, dass die Funktion Attrappen abrufen ist.
‫Also gehen wir Dummies, bitte hol Dir keine Dummies.
‫Und wir wollen den Autoverkauf verändern.
‫Wir übergeben eine Liste der Spalten, die wir umwandeln oder in Dummys verwandeln möchten.
‫Also ja, Dors.
‫Schauen wir uns nun Dummies an.
‫Auf geht's.
‫Also denke ich, weil Dors.
‫Doors ist numerisch, hier hat es nicht funktioniert, aber das ist es, was wir sehen können.
‫Wir haben also null.
‫BMW ist null, also ist es ein Honda Accord 04, Nissan 04 Toyota, und es hat Nullen für Schwarz, Blau,
‫Grün, Rot und Weiß.
‫Wenn wir das also durchgegangen sind, müssen wir nur die Marke und die Farbe in Nullen und Einsen umwandeln.
‫Wunderschönen.
‫Da unsere Daten nun alle aus Nullen und Einsen bestehen, versuchen wir, das Modell neu anzupassen.
‫Wir wollen also enpi gehen, nicht zufällig gesagt und 40 to gehen, nur damit unsere Ergebnisse reproduzierbar sind.
‫Wir werden X hier oben transformiert verwenden.
‫Also dieses hier anstelle von X..
‫Also machen wir das.
‫X train wird ein neues neues Training einrichten und Testdaten sind gleich Trainingstestaufteilung und wir werden sie transformiert übergeben. X
‫und Y können gleich bleiben, da Y bereits numerisch ist und dann werden wir Tests durchführen.
‫Die Größe entspricht null Punkt bis ausgezeichnet.
‫Und dann können wir das passende Modell modellieren.
‫X Zug, warum Zug?
‫Wunderschönen.
‫Es funktionierte.
‫Und nun werten wir ein Modell eines Schul-X-Tests, y-Tests aus.
‫Wunderbar.
‫Nun, es hat funktioniert, richtig, weil wir also Transformed X verwenden und weil wir hier oben
‫diesen kleinen Code gemacht haben, um unsere Daten von kategorialen in numerisch umzuwandeln.
‫Und zuvor konnte unser Modell für Nissan weder Floats noch Strings in Floats umwandeln, als wir hier
‫oben unsere erste X-Variable verwendeten.
‫Unsere Daten waren immer noch in kategorialer Form, also verwenden wir immer noch Strings, um ein Sample darzustellen, und was passiert ist, es
‫gibt einen Wertfehler aus.
‫Aber jetzt hier unten, wenn wir dasselbe Codemodell ausführen, X und Y anpassen, trainieren und bewerten, erhalten wir keine
‫Fehler Y, weil unsere Daten alle numerisch sind.
‫Nun, was diese Punktzahl hier angeht, stellen wir uns vor, dass die beste Punktzahl, die Sie erreichen können, ein Punkt Null ist.
‫Das Modell hat es wahrscheinlich nicht so gut gemacht, wie es möglicherweise könnte.
‫Aber denken Sie daran, wir haben darüber gesprochen, wenn Sie sich diese Daten hier ansehen.
‫Der Erreger, und Sie versuchten, damit den Preis eines Autos vorherzusagen, wird wahrscheinlich ziemlich schwierig
‫sein.
‫Vielleicht hat das Modell also einige Muster gefunden, aber die waren einfach nicht so toll, weil nicht zu
‫viele Informationen zu jedem Muster vorhanden waren.
‫Aber das ist nicht der Punkt.
‫Wir können uns später die Bewertungskennzahlen ansehen.
‫Der Punkt hier ist, dass wir unser Modell, unsere Daten, leider von nicht numerisch in vollständig numerisch umgewandelt haben,
‫und das hat es uns ermöglicht, ein Modell für maschinelles Lernen daran anzupassen.
‫Jetzt haben wir das abgedeckt.
‫Wir haben alle unsere Datenzahlen konvertiert.
‫Was passiert, wenn Werte fehlen?
‫Schauen wir uns das im nächsten Video an.