‫Sekarang, saya tahu di akhir video terakhir, kami mengatakan kami akan memastikan semua data diisi seperti tidak ada
‫nilai yang hilang.
‫Tetapi setelah meninjaunya, saya pikir lebih masuk akal untuk memastikan semuanya numerik terlebih dahulu.
‫Jadi mari kita membuat heading kecil.
‫Kami akan menyebutnya satu titik satu, pastikan semuanya numerik, bagus.
‫Dan sekarang untuk memulainya, kita membutuhkan kumpulan data lain.
‫Sekarang, mengapa begitu?
‫Nah, karena kumpulan data penyakit jantung kita.
‫Yang ini di sini sudah semuanya numerik, jadi.
‫Karena itu, mari impor kumpulan data lain, yang merupakan data penjualan mobil tepercaya kami.
‫Sekarang, jika Anda ingat ini di awal, jenis terungkap sedikit di sini, tetapi yang ini
‫hanya memiliki 10 baris.
‫Dan apa yang telah saya lakukan adalah saya telah membuat dan membuat versi kecil dari ini, yang memiliki judul
‫yang sama, membuat warna, pintu odometer, dan harga.
‫Tapi kali ini kita punya seribu baris.
‫Saya tidak akan menggulirnya karena itu akan memakan waktu terlalu lama.
‫Kau hanya harus percaya padaku tentang itu.
‫Bagaimanapun, saya bisa membuktikannya.
‫Penjualan mobil.
‫Itu penting.
‫Paty Reid berkata, kami ingat saya telah memindahkan semua file masyarakat kita ke dalam file data, yang merupakan
‫praktik terbaik.
‫Jaga agar direktori kerja Anda tetap rapi dan penjualan mobil diperpanjang.
‫Jangan lihat ASV.
‫Luar biasa.
‫Dan kita akan melihatnya.
‫Bodoh penjualan mobil.
‫Luar biasa, dan kemudian kita akan mencari tahu berapa banyak ada seribu tolisso yang indah, dan kemudian kita akan melihat
‫tipe data yang dibuat sebagai objek.
‫Warna adalah objek, pintu domina dan harga semuanya bilangan bulat.
‫Dan sekarang ini adalah objek karena string dan kategori, sedangkan ini adalah nilai
‫numerik.
‫Sekarang, yang harus kita lakukan karena bagian ini adalah memastikan numeriknya sendiri sebelum kita dapat menjalankan
‫model pembelajaran mesin, kita harus mengubahnya menjadi angka.
‫Tetapi hanya untuk membuktikannya, mari kita coba dan lihat apa yang terjadi.
‫Jadi pertama-tama, yang akan kita lakukan adalah membagi data menjadi X dan Y.
‫Jadi kami menggunakan empat kolom ini, membuat pintu odometer warna, bukan harga, tetapi empat ini untuk mencoba
‫dan memprediksi harga mobil.
‫Sekarang, pernahkah Anda berpikir sendiri, apakah ini benar-benar masuk akal?
‫Bisakah Anda melakukannya dalam kehidupan nyata?
‫Apakah kami berharap model pembelajaran mesin kami bekerja dengan baik pada masalah seperti ini jika Anda hanya diberi
‫merek?
‫Jadi Honda, warnanya, Honda putih dengan odometer 35000, 431 kilometer dan empat pintu, bisakah Anda memprediksi harganya lima
‫belas ribu tiga ratus dua puluh tiga dolar?
‫Mungkin tidak.
‫Tetapi Anda mungkin memerlukan sedikit lebih banyak informasi.
‫Hal yang sama mungkin berlaku dengan model pembelajaran mesin kami.
‫Tapi tetap saja, mari kita coba dan membuat satu split menjadi X Y, yang kita inginkan matriks fitur, jadi
‫kita akan pergi X sama dengan penurunan penjualan mobil.
‫Sekarang kita tidak ingin kolom harga.
‫Oke, apa yang telah saya lakukan?
‫Sebenarnya, pergeseran harga menjadi saya semakin terpicu senang dengan harga yang mulia ini.
‫Akses sama dengan satu dan kita akan melakukan Y sama dengan penjualan mobil.
‫Sekarang ini hanya akan menjadi kolom harga karena kita ingin menggunakan X untuk memprediksi Y dan kemudian
‫kita juga akan membaginya.
‫Pelatihan dan pengujian dibagi menjadi pelatihan.
‫Dan tes.
‫Jadi X, latih X tes Y, latih tes Y, karena kita melihat ini sebelumnya, split tes kereta akan melewati X, akan melewatinya Y
‫dan akan melewatinya ukuran tes sama dengan kita menggunakan 20 persen kenaikan untuk data uji katakan .
‫Luar biasa.
‫Nah, mari kita coba membangun model pembelajaran mesin yang akan mempelajari data pelatihan sehingga
‫kereta berikutnya di kereta lebar dan kemudian memprediksi di sana data pengujian.
‫Baiklah, buat model pembelajaran mesin.
‫Sekarang, kali ini, kita masih akan menggunakan hutan acak, tapi saya ingin Anda menebak untuk apa hutan acak
‫ini dapat digunakan.
‫Jadi kita pergi dari Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor, jika Anda ingat, kembali ke alur kerja
‫kami, kami memprediksi masalah klasifikasi.
‫Sekarang agresor hutan acak ini sama dengan pengklasifikasi, hutan acak.
‫Tapi kali ini bisa memprediksi angka, itulah yang kami coba lakukan.
‫Kami mencoba memprediksi harga mobil, mengingat beberapa atribut tentangnya.
‫Jadi kita akan mengimpor model regresi.
‫Kami akan menyelesaikan kali ini alih-alih menyebut dirinya sendiri, kami akan menyebut model agressor cantik dan kemudian kami akan
‫pergi model tidak cocok.
‫Kami ingin melatihnya pada data pelatihan.
‫Jadi itu akan mempelajari polanya, hubungan antara variabel X dan harga, labelnya, dan kemudian kita
‫akan menilai dan mengevaluasinya pada data uji.
‫Ngapain tes sekarang, alangkah indahnya ini kekuatan cologne kan?
‫Kita bisa melatih, membuat model, melatih dan menjalankannya, mengevaluasinya dalam empat baris kode.
‫Kami benar-benar bisa melakukannya dalam waktu yang lebih singkat.
‫Tapi empat baris kode cukup -- bagus untuk membangun model pembelajaran mesin yang lengkap.
‫Jadi mari kita lakukan.
‫Oh, tidak, kami mendapat kesalahan yang terjadi, kesalahan nilai, kami agak mengharapkan ini, bukan?
‫Kesalahan nilai tidak dapat mengubah string menjadi float Nissan sekarang mereka mengatakan apa yang terjadi adalah bahwa model pembelajaran
‫mesin kami tidak dapat menangani string.
‫Jadi seperti yang kita ketahui, kita harus mengubahnya menjadi angka.
‫Jadi mari kita lihat bagaimana kita melakukannya dengan Escalon.
‫Dan kita akan membahas bagian kecil ini untuk mengubah kategori, membuat warna menjadi angka
‫dengan Escalon.
‫Dan mungkin tampak seperti sedikit untuk memulai dengan Banat atau menuliskannya.
‫Kita akan melihat kode tersebut beraksi dan kemudian kita akan menelusurinya kembali dan melihat apa yang sebenarnya dilakukannya.
‫Jadi dari preprocessing Escalon DOT, Escalon memiliki beberapa modul yang masing-masing melakukan beberapa hal yang berbeda, satu encoder
‫panas atau yang belum pernah kita lihat sebelumnya.
‫Dan beri sedikit komentar di sini.
‫Apa yang akan kita lakukan, ubah kategori menjadi angka.
‫Luar biasa.
‫Dari Escalon, dot compose.
‫Impor transformasi kolom.
‫Aku ingin tahu apa fungsinya.
‫Anda mungkin bisa menebak apa yang dilakukan Colin Transformer, tetapi kita akan melihatnya beraksi
‫terlebih dahulu, lalu kita akan mendefinisikan fitur kategoris kita.
‫Jadi dalam kasus kami, fitur kategoris kami adalah membuat warna.
‫Dan yang rumit adalah Dore sekarang Anda mungkin berpikir, mengapa Dors, mari kita kembali ke atas, lihatlah.
‫Empat, lima, empat, empat, tiga.
‫Hmm.
‫Kenapa ini?
‫Nah, mari kita lihat apakah pintu penjualan mobil tidak diperhitungkan nilainya.
‫Aman untuk berasumsi bahwa itu numerik.
‫Benar, karena kita punya empat, lima dan tiga adalah nilai.
‫Tapi itu juga kategoris karena Anda bisa menggunakan mobil dengan empat pintu masuk ke dalam kategori ini.
‫Mobil dengan lima pintu masuk ke dalam kategori ini.
‫Jadi tujuh puluh sembilan dari mereka dan mobil dengan tiga pintu masuk ke dalam kategori ini.
‫Jadi ada enam puluh lima di antaranya.
‫Jadi kami akan, dalam kasus kami, memperlakukan Dore sebagai kategoris dan saya hanya terus mengirim spam ke perintah.
‫Jadi notebook menghemat.
‫Ini seperti saya telah menanamkannya ke dalam kebiasaan, seperti menekan shift dan enter untuk menjalankan sel.
‫Jadi kita punya tiga fitur kategoris.
‫Cantik.
‫Dan kemudian kita akan membuat variabel kecil yang disebut One Heart.
‫Kami akan memanfaatkan satu kelas encoder panas yang telah kami impor.
‫Jadi kita akan membuat instance di sana dan kita akan membuat variabel kecil yang disebut transformer.
‫Dan kemudian yang ini akan menggunakan trafo kolom.
‫Ini akan menerima daftar tupel dengan nama.
‫Jadi dalam kasus ini, kita akan menyebutnya satu panas dan kemudian kita akan melewati transformator aktual yang ingin kita gunakan, yang
‫merupakan variabel satu panas yang baru saja kita buat.
‫Kami akan memformat ini untuk memastikan jaraknya bagus.
‫Saya akan memberikan daftar fitur yang ingin kami ubah.
‫Dan akhirnya, kita tidak membutuhkan itu.
‫Mari kita bawa itu kembali.
‫Ada barang-barang di mana-mana di sini.
‫Bawa kembali itu, bagus, dan kemudian di sini kita akan melewati satu parameter variabel terakhir ke
‫kolom transformasi kode sisa yang dilewati elang.
‫Bagus, dan kemudian kita akan memiliki variabel kecil di sini yang disebut Transformed X, yang pada dasarnya akan
‫menjadi versi data X kita.
‫Mari kita lihat apa X pada dasarnya ditransformasikan X kita tidak ingin semua itu akan terjadi.
‫Versi ini kecuali diubah menjadi angka, jadi mari kita lihat sehingga kita mendapatkan transformator kita di sini.
‫Di sinilah kita akan pergi, mengubahnya, mengubah X, dan kemudian kita akan melihat
‫transformasi X.
‫Nah, kami mendapat beberapa sintaks masuk di atas koma di sini.
‫Transformasi kesalahan nama tidak didefinisikan klasik.
‫Transformer, ini dia.
‫Luar biasa.
‫Jadi ini memuntahkan array, mungkin jika kita memasukkan ini ke dalam bingkai data, itu masuk akal.
‫Jadi itu akan menjadi bingkai data.
‫Lihat apakah kita benar-benar dapat mengubah X.
‫Luar biasa.
‫Jadi Anda mungkin melihat ini terjadi, apa-apaan ini?
‫Tapi jika kita membawa kembali X, apa yang akan kita lihat.
‫Bukan kerja keras dan sedikit memperbesar, jadi kita harus terus memantul ke atas dan ke bawah sedikit.
‫Tapi apa yang terjadi adalah karena kami telah memberi tahu SYK headline bahwa, hei, buat warna
‫dan pintu adalah kategori, apa yang telah dilakukan kode ini di sini telah mengubahnya, khususnya yang panas dan mengkodekannya.
‫Jadi sekarang kita telah mengonversi warna make dan kolom-kolom itu menjadi satu variabel yang disandikan panas.
‫Tapi kolom odometer, jadi yang ada di sini, Anda bisa melihat angkanya sebenarnya masih sama.
‫Tiga puluh lima empat tiga satu ya.
‫Satu sembilan dua tujuh satu empat.
‫Ya.
‫Benar.
‫Jadi kolom odometer tidak diubah.
‫Jadi jika kita melihat kembali ke sini.
‫Alasan mengapa membuat warna di dalam ruangan telah diubah karena kami mendefinisikannya di sini.
‫Kami membuat encoder one hot.
‫Kita akan melihat apa itu sebentar lagi.
‫Kemudian kita telah membuat sebuah trafo menggunakan trafo Collum.
‫Jadi pada dasarnya, ini mengatakan, hei, transformator Collum, ambil satu encoder panas dan terapkan
‫ke fitur kategoris.
‫Dan untuk sisa kolom yang Anda temukan lewati, jangan lakukan apa pun pada kolom tersebut.
‫Dan kemudian apa yang telah kita lakukan dibuat, ditransformasikan X dan pas dengan transformator kita sehingga pas ditransformasikan ke data X
‫kita.
‫Dan itu semacam suap besar di sana.
‫Dan Anda mungkin berpikir, apa artinya satu pengkodean panas?
‫Nah, mari kita lihat.
‫Pergi ke keynote kami.
‫Jadi ini adalah salah satu pengkodean panas singkatnya.
‫Jika kita memiliki empat mobil, maka mobil nol, satu, dua, tiga, dan warna itu adalah merah, hijau, biru dan
‫merah.
‫Jika kita ingin satu panas dan dingin ini jadi pada dasarnya mengubah kategori menjadi angka, itu akan terlihat seperti ini
‫yang dilakukan oleh satu pengkodean panas.
‫Kami punya mobil nol dan karena warna nol adalah merah, panah kecil ini di sini bisa menjadi kode yang kami
‫gunakan untuk mengubah kerangka data kami.
‫Jadi untuk mengubah kategori kita menjadi angka.
‫Jadi ini adalah salah satu pengkodean panas.
‫Jadi karena Khosro, warnanya sangat bagus untuk satu dan mendapat nol untuk dua kategori lainnya dan
‫sama untuk hijau, tapi kali ini karena hijau dan 04 merah dan satu untuk hijau dan
‫nol untuk biru biru.
‫Sama persis 04 merah 04 hijau dan satu untuk biru karena itu mobil biru.
‫Dan akhirnya, karena mobil tiga juga berwarna merah, ia memiliki satu seperti nol dan nol dan nol untuk hijau
‫dan biru.
‫Nah, itulah yang telah kita lakukan di sini, kecuali tidak hanya dengan kolom warna.
‫Kami telah melakukannya dengan kolom Make and the Doors.
‫Jadi itulah mengapa kami memiliki nol satu hingga 11 fitur dengan nol dan satu.
‫Sekarang yang telah kami lakukan adalah kami telah mengkodekan parameter yang berbeda dari setiap sampel.
‫Jadi Honda White dan sejumlah pintu menjadi nol atau satu.
‫Jadi sekarang yang indah adalah data kita.
‫Apakah semua numerik, jadi apa yang bisa kita lakukan?
‫Yah, kita harus bisa menyesuaikan model, tapi untuk berjaga-jaga jika itu tidak jelas, kita punya satu
‫cara lagi yang bisa kita lakukan sekarang sehingga kita bisa menjadi dummies sama ada fungsi di PAND disebut Get Dummies , yang
‫seperti satu pengkodean pengkodean.
‫Tapi aku tidak yakin.
‫Saya sebenarnya tidak yakin mengapa ini disebut boneka.
‫Saya baru tahu bahwa fungsinya adalah get dummy.
‫Jadi kita jadi boneka, tolong jangan jadi boneka.
‫Dan kami ingin mengubah penjualan mobil.
‫Kami melewati daftar kolom yang ingin kami ubah atau ubah menjadi boneka.
‫Jadi ya, Dors.
‫Sekarang mari kita lihat boneka.
‫Ini dia.
‫Jadi saya pikir karena Dors.
‫Doors adalah numerik, itu tidak berhasil di sini, tapi inilah yang bisa kita lihat apa yang terjadi.
‫Jadi kita punya nol.
‫Jadikan BMW adalah nol, jadi itu Honda Accord 04, Nissan 04 Toyota, dan ada nol untuk hitam, biru,
‫hijau, merah dan putih.
‫Jadi jika kita melewati ini, yang harus dilakukan hanyalah mengubah merek dan warnanya menjadi nol dan satu.
‫Cantik.
‫Jadi sekarang data kita semuanya nol dan satu, mari kita coba dan ubah modelnya.
‫Jadi kami ingin pergi enpi, tidak acak saide dan pergi 40 hanya agar hasil kami dapat direproduksi.
‫Kita akan menggunakan X yang ditransformasikan di sini.
‫Jadi yang ini di sini bukan X..
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Kereta X akan menyiapkan pelatihan baru dan data uji yang sama dengan uji pemisahan kereta dan kita akan melewatinya mengubah
‫X dan Y dapat tetap sama karena Y sudah numerik dan kemudian kita akan menjalani tes.
‫Ukuran sama dengan titik nol hingga sangat baik.
‫Dan kemudian kita bisa memilih model yang cocok.
‫Kereta X, kenapa kereta?
‫Cantik.
‫Itu berhasil.
‫Dan sekarang mari kita evaluasi model tes X sekolah, tes y.
‫Luar biasa.
‫Sekarang, itu berhasil, kan, jadi karena kami menggunakan Transformed X dan karena di sini kami melakukan
‫sedikit kode di sini untuk mengubah data kami dari kategorikal menjadi numerik.
‫Dan sebelumnya, model kami tidak dapat mengubah float menjadi atau string menjadi float untuk Nissan, jadi ketika kami menggunakan
‫variabel X pertama kami di sini.
‫Data kami masih dalam bentuk kategoris, jadi masih menggunakan string untuk mewakili sampel dan apa yang terjadi, ditayangkan,
‫mendapat kesalahan nilai.
‫Tapi sekarang di sini, ketika kita menjalankan model kode yang sama, cocok X dan Y, melatih dan skor, kita tidak
‫mendapatkan kesalahan Y karena data kita semua numerik.
‫Nah, untuk skor ini di sini, kami membayangkan skor terbaik yang bisa Anda dapatkan adalah satu poin nol.
‫Model mungkin belum melakukannya sebaik mungkin.
‫Tapi ingat, kita sudah membicarakannya jika Anda ingin melihat data ini di sini.
‫Exciter, dan Anda mencoba menggunakan ini untuk memprediksi harga mobil, mungkin akan sangat
‫sulit.
‫Jadi mungkin model telah menemukan beberapa pola, tetapi polanya tidak terlalu bagus karena tidak terlalu
‫banyak informasi tentang setiap sampel.
‫Tapi bukan itu intinya.
‫Kita bisa melihat metrik penilaian nanti.
‫Intinya di sini adalah bahwa kami telah mengonversi model kami, data kami, maaf, dari non numerik menjadi numerik
‫sepenuhnya, dan itu memungkinkan kami untuk menyesuaikan model pembelajaran mesin di dalamnya.
‫Sekarang kita telah membahas itu.
‫Kami telah mengonversi semua nomor data kami.
‫Apa yang terjadi jika ada nilai yang hilang?
‫Yuk cek di video selanjutnya.