‫So che alla fine dell'ultimo video abbiamo detto che ci saremmo assicurati che tutti i dati fossero stati riempiti come se non
‫ci fossero valori mancanti.
‫Ma dopo averlo esaminato, penso che abbia un po' più senso assicurarsi che sia tutto numerico prima.
‫Quindi facciamo un piccolo titolo.
‫Lo chiameremo punto uno, assicurati che sia tutto numerico, meraviglioso.
‫E ora, per cominciare, abbiamo bisogno di un altro set di dati.
‫Ora, perché è così?
‫Bene, perché il nostro set di dati sulle malattie cardiache.
‫Questo qui è già tutto numerico, quindi.
‫Detto questo, importiamo un altro set di dati, ovvero i nostri fidati dati sulle vendite di auto.
‫Ora, se lo ricordi proprio all'inizio, è stato rivelato un po' qui, ma questo
‫ha solo 10 righe.
‫E quello che ho fatto è stato produrre una versione un po' estesa di questo, che ha le stesse
‫intestazioni, colore, porte del contachilometri e prezzo.
‫Ma questa volta abbiamo mille righe.
‫Non ho intenzione di scorrerli perché ci vorrebbe troppo tempo.
‫Dovrai solo fidarti di me su questo.
‫Comunque, posso dimostrarlo.
‫Vendite di auto.
‫È importante.
‫Paty Reid dice, ricordiamo che ho spostato tutti i file della nostra società in un file di dati, che è una specie di
‫best practice.
‫Mantieni la tua directory di lavoro ordinata e le vendite di auto estese.
‫Non vedi ASV.
‫Meraviglioso.
‫E daremo un'occhiata.
‫drogato di vendite di auto.
‫Meraviglioso, e poi scopriremo quanti sono mille bei tolisso, e poi esamineremo i tipi di dati che
‫fanno come un oggetto.
‫Il colore è un oggetto, una domina le porte e il prezzo sono tutti numeri interi.
‫E ora questi sono oggetti perché sono stringhe e sono categorie, mentre questi sono valori
‫numerici.
‫Ora, ciò che dobbiamo fare perché questa sezione è assicurarsi che sia il proprio numero è prima di poter
‫eseguire un modello di apprendimento automatico, dobbiamo convertirli in numeri.
‫Ma tanto per dimostrarlo, proviamo lo stesso e vediamo cosa succede.
‫Quindi, prima di tutto, quello che faremo è dividere i dati in X e Y.
‫Quindi usiamo queste quattro colonne, facciamo le porte del contachilometri a colori, non il prezzo, ma queste quattro per cercare di
‫prevedere il prezzo di un'auto.
‫Ora, hai pensato a te stesso, ha davvero senso?
‫Potresti farlo nella vita reale?
‫Ci aspettiamo che il nostro modello di apprendimento automatico funzioni bene su questo tipo di problema se ti venisse data solo la
‫marca?
‫Quindi Honda, il colore, una Honda bianca con 35000, 431 chilometri sul contachilometri e quattro porte, potresti
‫prevedere che il prezzo fosse quindicimilatrecentoventitre dollari?
‫Forse sì forse no.
‫Ma probabilmente hai bisogno di qualche informazione in più.
‫Lo stesso vale probabilmente per il nostro modello di apprendimento automatico.
‫Tuttavia, proviamo a dividere in X Y, ovvero vogliamo la matrice delle caratteristiche, quindi andremo a
‫X uguale al calo delle vendite di auto.
‫Ora non vogliamo la colonna del prezzo.
‫Ok, cosa ho fatto?
‫In realtà, il cambio di prezzo in Sto diventando molto felice a questo prezzo nobile.
‫L'accesso è uguale a uno e faremo Y uguale alle vendite di auto.
‫Ora questa sarà solo la colonna del prezzo perché vogliamo usare la X per prevedere la Y e poi
‫ci divideremo anche in.
‫Formazione e test suddivisi in formazione.
‫E prova.
‫Quindi X, train X test Y, train Y test, perché l'abbiamo visto prima, la divisione del test del treno passerà a X, la supererà Y e la supererà
‫la dimensione del test è uguale a noi usiamo il 20 percento dell'aumento per i dati del test diciamo .
‫Meraviglioso.
‫Bene, proviamo a costruire un modello di apprendimento automatico che imparerà sui dati di addestramento in modo che
‫il prossimo treno nel treno largo e quindi preveda lì i dati di test.
‫Va bene, costruisci un modello di machine learning.
‫Ora, questa volta, useremo ancora una foresta casuale, ma voglio che indovini per cosa possono essere usate
‫queste foreste casuali.
‫Quindi stiamo tornando da Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor, se ricordi, nel nostro flusso di lavoro, stavamo
‫prevedendo un problema di classificazione.
‫Ora questo aggressore casuale della foresta è lo stesso di un classificatore, foresta casuale.
‫Ma questa volta può prevedere un numero, che è quello che stiamo cercando di fare.
‫Stiamo cercando di prevedere il prezzo di un'auto, dati alcuni attributi al riguardo.
‫Quindi importeremo un modello di regressione.
‫Questa volta ci sistemeremo invece di chiamare se stesso, chiameremo un aggressore modello bello e poi andremo
‫modello non adatto.
‫Vogliamo addestrarlo sui dati di allenamento.
‫Quindi imparerà i modelli, le relazioni tra le variabili X e il prezzo, l'etichetta, e poi lo
‫valuteremo e lo valuteremo sui dati del test.
‫Perché provare ora, quanto è bello che questo sia il potere della colonia, giusto?
‫Possiamo addestrare, creare un modello, addestrarlo ed eseguirlo, valutarlo in quattro righe di codice.
‫Potremmo davvero farcela in meno.
‫Ma quattro righe di codice sono abbastanza: buone per costruire un modello di apprendimento automatico completo.
‫Facciamolo.
‫Oh, no, si è verificato un errore, errore di valore, ma ce lo aspettavamo, giusto?
‫L'errore di valore non è stato in grado di convertire la stringa in float Nissan ora dicono che ciò che è successo è che il nostro modello
‫di apprendimento automatico non può gestire le stringhe.
‫Quindi, come sappiamo, dobbiamo convertirli in numeri.
‫Quindi vediamo come lo facciamo con Escalon.
‫E passeremo attraverso questo piccolo pezzo di trasformare le categorie, trasformare il colore in numeri
‫con Escalon.
‫E potrebbe sembrare un po' da prendere per iniziare con Banat o scriverlo.
‫Vedremo il codice in azione e poi lo esamineremo indietro e vedremo cosa sta effettivamente facendo.
‫Quindi, dalla preelaborazione Escalon DOT, Escalon ha alcuni moduli che eseguono ciascuno un numero di cose diverse, un codificatore
‫caldo o che non li abbiamo mai visti prima.
‫E metti un piccolo commento qui.
‫Quello che faremo, trasformare le categorie in numeri.
‫Meraviglioso.
‫Da Escalon, dot componi.
‫Importa trasformazione colonna.
‫Mi chiedo cosa faccia.
‫Probabilmente puoi indovinare cosa fa Colin Transformer, ma prima lo vedremo in
‫azione, poi definiremo le nostre caratteristiche categoriche.
‫Quindi, nel nostro caso, le nostre caratteristiche categoriche sono make color.
‫E uno difficile è Dore's ora potresti pensare, perché Dors, torniamo su, diamo un'occhiata.
‫Quei quattro, cinque, quattro, quattro, tre.
‫Hmm.
‫Perchè è questo?
‫Bene, vediamo se le porte di vendita delle auto non valgono i conteggi.
‫È lecito ritenere che siano numerici.
‫Giusto, perché abbiamo quattro, cinque e tre è un valore.
‫Ma è anche categorico perché potresti andare in auto con quattro porte che rientrano in questa categoria.
‫Le auto a cinque porte rientrano in questa categoria.
‫Quindi i settantanove di loro e le auto a tre porte rientrano in questa categoria.
‫Quindi ce ne sono sessantacinque.
‫Quindi, nel nostro caso, tratteremo i Dore come categorici e io continuo a inviare spam ai comandi.
‫Quindi il taccuino salva.
‫È come se l'avessi radicato nell'abitudine, proprio come premere MAIUSC e invio per eseguire una cella.
‫Quindi abbiamo tre caratteristiche categoriche.
‫Bellissimo.
‫E poi creeremo questa piccola variabile chiamata One Heart.
‫Sfrutteremo l'unica classe di codificatori a caldo che abbiamo importato.
‫Quindi lo istanziamo lì e creeremo una piccola variabile chiamata trasformatore.
‫E poi questo userà il trasformatore di colonna.
‫Questo accetterà un elenco di tuple con un nome.
‫Quindi, in questo caso, lo chiameremo uno hot e poi passeremo al trasformatore effettivo che vogliamo usare, che
‫è l'unica variabile hot che abbiamo appena istanziato.
‫Lo formatteremo per assicurarci che sia una buona spaziatura.
‫Gli passerò l'elenco delle funzionalità che vorremmo trasformare.
‫E infine, non ne abbiamo bisogno.
‫Riportiamolo su.
‫Ho roba dappertutto qui.
‫Riportalo su, meraviglioso, e poi qui passeremo un parametro variabile finale al codice di trasformazione della
‫colonna che passa attraverso il resto delle aquile.
‫Bellissimo, e poi avremo una piccola variabile qui chiamata Transformed X, che fondamentalmente sarà la versione
‫dei nostri dati X.
‫Diamo un'occhiata a cosa X è fondamentalmente trasformato X non vogliamo che tutto ciò diventi.
‫La versione di questo tranne è convertita in numeri, quindi vediamolo così abbiamo il nostro trasformatore qui.
‫Qui è dove andremo, lo trasformeremo, trasformeremo su X, e poi daremo un'occhiata
‫a X trasformato.
‫Bene, abbiamo una sintassi in entrata su una virgola qui.
‫La trasformazione dell'errore del nome non è definita classica.
‫Trasformatore, ci siamo.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo è sputare un array, forse se lo inserissimo in un frame di dati, avrebbe senso.
‫Quindi sarà un frame di dati.
‫Vedi se possiamo effettivamente trasformare X.
‫Meraviglioso.
‫Quindi potresti guardare questo andare, che diavolo è questo?
‫Ma se riportiamo X, cosa vedremo.
‫Non è un lavoro duro e un po' ingrandito, quindi dovremo continuare a rimbalzare un po' su e giù.
‫Ma quello che è successo è che, poiché abbiamo detto al titolo SYK che, ehi, il colore e le
‫porte sono categorie, ciò che questo codice ha fatto qui lo ha trasformato, in particolare uno caldo e lo ha codificato.
‫Quindi ora abbiamo convertito il make color e quelle colonne in un'unica variabile codificata a caldo.
‫Ma la colonna del contachilometri, quindi che è qui, puoi vedere che i numeri sono in realtà gli stessi ancora così.
‫Trentacinque quattro tre uno sì.
‫Uno nove due sette uno quattro.
‫Sì.
‫Corretta.
‫Quindi la colonna del contachilometri non è stata modificata.
‫Quindi, se guardiamo indietro qui.
‫Il motivo per cui fare colori per interni è stato cambiato perché li definiamo qui.
‫Abbiamo creato un'istanza di un codificatore a caldo.
‫Vedremo di cosa si tratta in un momento.
‫Quindi abbiamo creato un trasformatore usando il trasformatore Collum.
‫Quindi, in pratica, questo sta dicendo, ehi, trasformatore Collum, prendi l'unico codificatore caldo e applicalo
‫alle caratteristiche categoriche.
‫E per il resto delle colonne che trovi passthrough, non fare nulla per quelle.
‫E poi quello che abbiamo fatto è creare, trasformare X e adattare il nostro trasformatore in modo da adattare la trasformazione ai nostri
‫dati X.
‫E questo è una specie di grande boccone lì.
‫E potresti pensare, cosa significa anche una codifica a caldo?
‫Bene, diamo un'occhiata.
‫Vai al nostro keynote.
‫Quindi questa è una codifica calda in poche parole.
‫Se abbiamo quattro auto, quindi auto zero, uno, due, tre e quei colori sono rosso, verde, blu e rosso.
‫Se volessimo uno caldo e uno freddo in modo da trasformare sostanzialmente le categorie in numeri, sembrerebbe qualcosa di simile a
‫ciò che fa una codifica a caldo.
‫Abbiamo l'auto zero e poiché il colore dello zero è rosso, questa piccola freccia qui potrebbe essere il codice che abbiamo usato
‫per trasformare il nostro frame di dati.
‫Quindi per trasformare le nostre categorie in numeri.
‫Quindi questa è una codifica a caldo.
‫Quindi, perché Khosro, il colore è molto buono per uno e diventa zero per le altre due categorie e lo
‫stesso per il verde, ma questa volta perché è verde ed è 04 rosso e uno per il verde e uno
‫zero per il blu blu.
‫Esattamente lo stesso 04 rosso 04 verde e uno per il blu perché è un'auto blu.
‫E infine, poiché anche l'auto tre è rossa, ha un uno proprio come uno zero e uno zero e zero per il verde
‫e il blu.
‫Ora, questo è quello che abbiamo fatto qui, tranne non solo con la colonna dei colori.
‫Lo abbiamo fatto con la colonna Make e Doors.
‫Ecco perché abbiamo zero uno fino a un massimo di 11 funzioni con zero e uno.
‫Ora quello che abbiamo fatto è aver codificato i diversi parametri di ogni campione.
‫Quindi Honda White e un numero di porte in zero o uno.
‫Quindi ora la cosa bella sono i nostri dati.
‫È tutto numerico, quindi cosa possiamo fare?
‫Bene, dovremmo essere in grado di adattare un modello, ma nel caso in cui ciò non fosse chiaro, abbiamo
‫un altro modo in cui possiamo farlo ora in modo che possiamo diventare dummies uguali c'è una funzione in PAND chiamata Get Dummies , che è
‫una specie di codifica di codifica.
‫Ma non sono sicuro.
‫In realtà non sono sicuro del perché si chiami manichini.
‫So solo che la funzione è ottenere manichini.
‫Quindi andiamo scemi, per favore non prendete scemi.
‫E vogliamo trasformare le vendite di auto.
‫Passiamo un elenco delle colonne che vogliamo trasformare o trasformare in manichini.
‫Quindi sì, Dors.
‫Ora diamo un'occhiata ai manichini.
‫Eccoci qui.
‫Quindi penso perché Dors.
‫Porte è numerico, non ha funzionato qui, ma questo è ciò che possiamo vedere cosa sta succedendo.
‫Quindi abbiamo zero.
‫Fare BMW è zero, quindi è una Honda Accord 04, Nissan 04 Toyota, e ha zero per nero, blu,
‫verde, rosso e bianco.
‫Quindi, se siamo passati attraverso questo, tutto ciò che fa è trasformare la marca e il colore in zeri e uno.
‫Bellissimo.
‫Quindi ora che i nostri dati sono tutti tra zero e uno, proviamo a rimontare il modello.
‫Quindi vogliamo andare enpi, non random saide e andare da 40 a solo così i nostri risultati sono riproducibili.
‫Useremo X trasformato qui sopra.
‫Quindi questo qui invece di X..
‫Quindi facciamolo.
‫Il treno X creerà un nuovo nuovo allenamento e i dati del test sono uguali alla divisione del test del treno e lo supereremo X
‫e Y trasformati possono rimanere gli stessi perché Y è già numerico e quindi avremo i
‫test.
‫La dimensione è uguale a zero punto a eccellente.
‫E poi possiamo andare sul modello che si adatta.
‫X treno, perché allenarsi?
‫Bellissimo.
‫Ha funzionato.
‫E ora valutiamo un modello di un test scolastico X, test y.
‫Meraviglioso.
‫Ora, ha funzionato, giusto, quindi perché usiamo Transformed X e perché quassù abbiamo fatto questo piccolo
‫pezzo di codice qui per trasformare i nostri dati dall'essere categorici in numerici.
‫E in precedenza, il nostro modello non poteva convertire i float o le stringhe in float per Nissan, quindi quando abbiamo usato
‫la nostra prima variabile X qui sopra.
‫I nostri dati erano ancora in forma categorica, quindi utilizzando ancora le stringhe per rappresentare un campione e ciò che è successo, l'ha mandato in onda, ha
‫ottenuto un errore di valore.
‫Ma ora proprio quaggiù, quando eseguiamo lo stesso modello di codice, adattiamo X e Y, eseguiamo il training e il punteggio, non otteniamo
‫alcun errore Y perché i nostri dati sono tutti numerici.
‫Ora, per quanto riguarda questo punteggio qui, immaginiamo che il miglior punteggio che puoi ottenere sia uno virgola zero.
‫Il modello probabilmente non l'ha fatto bene come avrebbe potuto fare.
‫Ma ricorda, ne abbiamo parlato se dovessi guardare questi dati qui.
‫L'eccitatore, e stavi cercando di usare questo per prevedere il prezzo di un'auto, probabilmente sarà piuttosto
‫difficile.
‫Quindi forse il modello ha trovato alcuni modelli, ma non erano così fantastici perché non c'erano
‫troppe informazioni su ogni campione.
‫Ma non è questo il punto.
‫Possiamo esaminare una metrica di valutazione in seguito.
‫Il punto qui è che abbiamo convertito il nostro modello, i nostri dati, scusate, da non numerici a completamente
‫numerici, e questo ci ha permesso di adattarci un modello di apprendimento automatico.
‫Ora lo abbiamo coperto.
‫Abbiamo convertito tutti i nostri numeri di dati.
‫Cosa succede se mancano dei valori?
‫Verifichiamolo nel prossimo video.