‫Agora, eu sei que no final do último vídeo, dissemos que garantiríamos que todos os dados fossem preenchidos como se não
‫houvesse valores ausentes.
‫Mas depois de revisá-lo, acho que faz um pouco mais de sentido ter certeza de que é tudo numérico primeiro.
‫Então, vamos fazer um pequeno título.
‫Chamaremos este ponto de um, certifique-se de que seja tudo numérico, maravilhoso.
‫E agora, para começar, precisamos de outro conjunto de dados.
‫Agora, por que isso?
‫Bem, porque nosso conjunto de dados de doenças cardíacas.
‫Este aqui já é tudo numérico, então.
‫Dito isso, vamos importar outro conjunto de dados, que são nossos dados confiáveis de vendas de carros.
‫Agora, se você se lembra disso no início, meio que revelado um pouco aqui, mas este
‫tem apenas 10 linhas.
‫E o que fiz foi fabricar uma pequena versão estendida disso, que tem os mesmos títulos, cor
‫de marca, portas do odômetro e preço.
‫Mas desta vez temos mil linhas.
‫Não vou percorrê-los porque isso demoraria muito.
‫Você só vai ter que confiar em mim nisso.
‫De qualquer forma, posso provar.
‫Vendas de carros.
‫Isso é importante.
‫Paty Reid diz: lembramos que movi todos os arquivos da nossa sociedade para um arquivo de dados, o que é uma espécie de
‫prática recomendada.
‫Mantenha seu diretório de trabalho organizado e as vendas de carros ampliadas.
‫Não vejo ASV.
‫Maravilhoso.
‫E vamos dar uma olhada nisso.
‫Estúpido das vendas de carros.
‫Maravilhoso, e então descobriremos quantos são mil belos tolisso, e então veremos os tipos de dados
‫feitos como um objeto.
‫A cor é um objeto, as portas de domina e o preço são todos inteiros.
‫E agora esses são objetos porque são strings e são categorias, ao passo que esses são valores
‫numéricos.
‫Agora, o que temos que fazer, porque esta seção é garantir que ele seja numérico antes de podermos executar um
‫modelo de aprendizado de máquina, temos que convertê-los em números.
‫Mas só para provar isso, vamos tentar de qualquer maneira e ver o que acontece.
‫Em primeiro lugar, o que vamos fazer é dividir os dados em X e Y.
‫Então, usamos essas quatro colunas, fazemos as portas do hodômetro em cores, não o preço, mas essas quatro para tentar prever
‫o preço de um carro.
‫Agora, você já pensou consigo mesmo, isso realmente faz sentido?
‫Você poderia fazer isso na vida real?
‫Esperamos que nosso modelo de aprendizado de máquina funcione bem nesse tipo de problema se você receber apenas o
‫make?
‫Então Honda, a cor, um Honda branco com 35.000, 431 quilômetros no hodômetro e quatro portas, você poderia prever que o preço
‫seria de quinze mil trezentos e vinte e três dólares?
‫Talvez talvez não.
‫Mas provavelmente você precisa de um pouco mais de informação.
‫O mesmo provavelmente acontece com nosso modelo de aprendizado de máquina.
‫Mesmo assim, vamos tentar dividir em X Y, que queremos a matriz de recursos, então vamos começar com
‫X igual à queda nas vendas de carros.
‫Agora, não queremos a coluna de preços.
‫OK, o que foi que eu fiz?
‫Na verdade, a mudança de preço para estou ficando muito feliz com esse preço nobre.
‫Acesso igual a um e vamos fazer Y igual a vendas de carros.
‫Agora, esta vai ser apenas a coluna de preço porque queremos usar o X para prever o Y e, em
‫seguida, também dividiremos em.
‫Treinamento e teste dividem-se em treinamento.
‫E teste.
‫Então, o X, treine X teste Y, treine teste Y, porque vimos isso antes, a divisão de teste de trem passará em X, passará em Y e
‫passará em tamanho de teste igual, usamos 20 por cento do aumento para os dados de teste, digamos .
‫Maravilhoso.
‫Bem, vamos tentar construir um modelo de aprendizado de máquina que aprenderá com os dados de treinamento para
‫o próximo trem do trem largo e, em seguida, prever lá os dados de teste.
‫Certo, crie um modelo de aprendizado de máquina.
‫Agora, desta vez, ainda vamos usar uma floresta aleatória, mas quero que você adivinhe para que essa floresta aleatória
‫pode ser usada.
‫Então, vamos do Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor, se você se lembra, de volta ao nosso fluxo de trabalho,
‫estávamos prevendo um problema de classificação.
‫Agora, esse agressor aleatório da floresta é o mesmo que um classificador, floresta aleatória.
‫Mas desta vez ele pode prever um número, que é o que estamos tentando fazer.
‫Estamos tentando prever o preço de um carro, dados alguns atributos sobre ele.
‫Então, vamos importar um modelo de regressão.
‫Nós vamos resolver dessa vez ao invés de se autodenominar, vamos chamar um agressor de modelo de bonito e então vamos dizer que
‫o modelo não se encaixa.
‫Queremos treiná-lo nos dados de treinamento.
‫Então, ele aprenderá os padrões, as relações entre as variáveis X e o preço, o rótulo, e então
‫iremos pontuar e avaliar nos dados de teste.
‫Por que testar agora, quão bonito é esse poder da colônia, certo?
‫Podemos treinar, criar um modelo, treiná-lo e executá-lo, avaliá-lo em quatro linhas de código.
‫Nós realmente poderíamos fazer isso com menos.
‫Mas quatro linhas de código são muito boas para construir um modelo de aprendizado de máquina completo.
‫Então, vamos fazê-lo.
‫Oh, não, nós temos um erro que aconteceu, erro de valor, nós meio que esperávamos isso, certo?
‫O erro de valor não conseguiu converter string em float Nissan, agora eles dizem que o que aconteceu é que nosso modelo de aprendizado
‫de máquina não consegue lidar com strings.
‫Então, como sabemos, temos que convertê-los em números.
‫Então, vamos ver como fazemos isso com Escalon.
‫E vamos passar por essa pequena parte de transformar as categorias, transformando cores em números
‫com Escalon.
‫E pode parecer um pouco difícil começar com Banat ou escrevê-lo.
‫Veremos o código em ação e depois voltaremos para ver o que ele está realmente fazendo.
‫Então, do pré-processamento Escalon DOT, Escalon tem alguns módulos que em cada um fazem uma série de coisas
‫diferentes, um codificador ativo ou que nunca vimos antes.
‫E coloque um pequeno comentário aqui.
‫O que vamos fazer é transformar as categorias em números.
‫Maravilhoso.
‫De Escalon, dot compose.
‫Transformação de coluna de importação.
‫Eu me pergunto o que isso faz.
‫Você provavelmente pode adivinhar o que Colin Transformer faz, mas veremos em
‫ação primeiro, então vamos definir nossas características categóricas.
‫Portanto, em nosso caso, nossas características categóricas são a cor da marca.
‫E um complicado é o de Dore, agora você deve estar pensando, por que Dors, vamos voltar para cima, dar uma olhada nisso.
‫Esses quatro, cinco, quatro, quatro, três.
‫Hmm.
‫Por que é isso?
‫Bem, vamos ver se as portas de venda de carros não contam com valores.
‫É seguro presumir que isso seja numérico.
‫Certo, porque temos quatro, cinco e três são valores.
‫Mas também é categórico porque você poderia ir carros com quatro portas que se enquadram nesta categoria.
‫Carros com cinco portas se enquadram nessa categoria.
‫Portanto, os setenta e nove deles e os carros com três portas se enquadram nessa categoria.
‫Portanto, há sessenta e cinco deles.
‫Então, em nosso caso, vamos tratar o Dore's como categórico e estou apenas continuamente enviando spam para comandos.
‫Portanto, o notebook salva.
‫É como se eu o tivesse enraizado em um hábito, assim como pressionar shift e enter para operar uma célula.
‫Portanto, temos três recursos categóricos.
‫Bela.
‫E então vamos fazer esta pequena variável chamada Um Coração.
‫Vamos aproveitar as vantagens de uma classe de codificador quente que importamos.
‫Então vamos instanciar isso lá e vamos fazer uma pequena variável chamada transformador.
‫E então este vai usar o transformador de coluna.
‫Isso vai aceitar uma lista de tuplas com um nome.
‫Portanto, neste caso, vamos chamá-lo de um hot e, em seguida, passaremos o transformador real que queremos usar, que
‫é a variável hot que acabamos de instanciar.
‫Vamos formatar isso para garantir um bom espaçamento.
‫Vou passar para ele a lista de recursos que gostaríamos de transformar.
‫E, finalmente, não precisamos disso.
‫Vamos trazer isso de volta.
‫Tem coisas espalhadas por todo o lugar aqui.
‫Traga isso de volta, maravilhoso, e então aqui vamos passar um parâmetro variável final para o resto do
‫código de transformação da coluna que as águias passam.
‫Lindo, e então teremos uma pequena variável aqui chamada Transformed X, que basicamente será a versão
‫dos nossos dados X.
‫Vamos dar uma olhada no que X é basicamente transformado em X, não queremos que tudo isso seja.
‫A versão deste exceto convertida em números, então vamos ver isso então temos nosso transformador aqui.
‫É aqui que iremos, transformar, transformar em X e então daremos uma olhada
‫no X transformado.
‫Bem, nós temos alguma sintaxe de entrada sobre uma vírgula aqui.
‫A transformação de erro de nome não é definida como clássica.
‫Transformer, lá vamos nós.
‫Maravilhoso.
‫Então, isso é cuspir um array, talvez se colocarmos isso em um quadro de dados, isso faria sentido.
‫Portanto, será um quadro de dados.
‫Veja se podemos realmente transformar X.
‫Maravilhoso.
‫Então você pode estar olhando para isso, o que diabos é isso?
‫Mas se trouxermos de volta o X, o que veremos.
‫Não é um trabalho difícil e um pouco ampliado, então vamos ter que continuar pulando para cima e para baixo um pouco.
‫Mas o que aconteceu é que, como dissemos ao título do SYK que, ei, fazer cores
‫e portas são categorias, o que esse código aqui fez o transformou, especificamente um quente e codificado.
‫Portanto, agora convertemos a cor do make e essas colunas em uma variável codificada a quente.
‫Mas a coluna do hodômetro, que está aqui, você pode ver que os números são realmente os mesmos.
‫Trinta e cinco quatro três um sim.
‫Um nove dois sete um quatro.
‫Sim.
‫Correto.
‫Portanto, a coluna do hodômetro não foi alterada.
‫Então, se olharmos para trás aqui.
‫A razão pela qual criar cores dentro de casa foi alterada porque nós as definimos aqui.
‫Instanciamos um codificador ativo.
‫Veremos o que é em um momento.
‫Então criamos um transformador usando o transformador Collum.
‫Então, basicamente, isso significa, ei, transformador Collum, pegue o codificador ativo e aplique-o
‫aos recursos categóricos.
‫E para o restante das colunas que você encontrar passagem, não faça nada com elas.
‫E então o que fizemos foi criado, transformado o X e ajustado ao nosso transformador para que ele se adaptasse aos nossos
‫dados X.
‫E isso é uma espécie de boca cheia.
‫E você pode estar pensando, o que uma codificação quente significa?
‫Bem, vamos dar uma olhada.
‫Vá para a nossa palestra.
‫Portanto, esta é uma codificação quente em poucas palavras.
‫Se temos quatro carros, então o carro é zero, um, dois, três, e as cores são vermelho, verde, azul e
‫vermelho.
‫Se quiséssemos um quente e um frio assim, basicamente transformar as categorias em números, seria algo como isto é
‫o que uma codificação quente faz.
‫Temos o carro zero e, como a cor do zero é vermelha, esta pequena seta aqui pode ser o código que
‫usamos para transformar nosso quadro de dados.
‫Então, para transformar nossas categorias em números.
‫Portanto, esta é uma codificação quente.
‫Então porque Khosro, a cor é muito boa para um e chega a zero para as outras duas categorias
‫e o mesmo para o verde, mas desta vez porque é verde e é 04 vermelho e um para verde
‫e zero para azul azul.
‫Exatamente o mesmo 04 vermelho 04 verde e um azul porque é um carro azul.
‫E, finalmente, como o carro três também é vermelho, ele tem um igual a zero e um zero e zero para verde
‫e azul.
‫Agora, isso é o que fizemos aqui, exceto não apenas com a coluna de cores.
‫Fizemos isso com a coluna Marca e Portas.
‫É por isso que temos de zero um a até 11 recursos com zeros e uns.
‫Agora o que fizemos foi codificar os diferentes parâmetros de cada amostra.
‫Então Honda White e várias portas em zeros ou uns.
‫Portanto, agora o que é bonito são os nossos dados.
‫Tudo é numérico, então o que podemos fazer?
‫Bem, devemos ser capazes de ajustar um modelo, mas caso isso não esteja claro, temos mais uma
‫maneira de fazer isso agora, para que possamos ir manequins igual a há uma função em PAND chamada Get Dummies , que é
‫como uma codificação de código.
‫Mas eu não tenho certeza.
‫Na verdade, não sei por que é chamado de manequins.
‫Só sei que a função é obter manequins.
‫Então nós vamos idiotas, por favor, não compre idiotas.
‫E queremos transformar as vendas de automóveis.
‫Passamos uma lista das colunas que queremos transformar ou transformar em dummies.
‫Então, sim, Dors.
‫Agora vamos dar uma olhada nos manequins.
‫Aqui vamos nós.
‫Então eu acho que porque Dors.
‫Portas é numérico, não funcionou aqui, mas é isso que podemos ver o que está acontecendo.
‫Portanto, temos zero.
‫Marca BMW é zero, então é um Honda Accord 04, Nissan 04 Toyota, e tem zeros para preto, azul,
‫verde, vermelho e branco.
‫Então, se passarmos por isso, tudo que está feito é transformar a marca e a cor em zeros e uns.
‫Bela.
‫Portanto, agora que nossos dados estão todos em zeros e uns, vamos tentar reajustar o modelo.
‫Portanto, queremos ir para o enpi, não para o random saide, e ir para o 40 para que nossos resultados sejam reproduzíveis.
‫Vamos usar o X transformado aqui.
‫Então, este aqui em vez de X ..
‫Então vamos fazer isso.
‫O trem X irá configurar um novo treinamento e os dados de teste são iguais à divisão de teste do trem e vamos passar por
‫ele transformado X e Y podem permanecer os mesmos porque Y já é numérico e então teremos
‫testes.
‫O tamanho é igual a zero ponto a excelente.
‫E então podemos ir modelar esse ajuste.
‫X treinar, por que treinar?
‫Bela.
‫Funcionou.
‫E agora vamos avaliar um modelo de um teste escolar X, teste y.
‫Maravilhoso.
‫Agora, funcionou, certo, porque usamos o X transformado e porque aqui fizemos esse
‫pequeno código para transformar nossos dados de categóricos em numéricos.
‫E, anteriormente, nosso modelo não podia converter flutuadores em ou strings em flutuadores para a Nissan, então quando
‫usamos nossa primeira variável X aqui.
‫Nossos dados ainda estavam na forma categórica, então ainda usando strings para representar uma amostra e o que aconteceu, foi ao ar, obteve
‫um erro de valor.
‫Mas agora bem aqui, quando executamos o mesmo modelo de código, ajustamos X e Y, treinamos e pontuamos, não obtemos
‫nenhum erro Y porque nossos dados são todos numéricos.
‫Agora, quanto a essa pontuação aqui, imaginamos que a melhor pontuação que você pode obter é um ponto zero.
‫O modelo provavelmente não fez isso tão bem quanto poderia.
‫Mas lembre-se, falamos sobre isso se você olhar esses dados aqui.
‫O excitador, e você estava tentando usar isso para prever o preço de um carro, provavelmente será
‫muito difícil.
‫Então, talvez o modelo tenha encontrado alguns padrões, mas eles simplesmente não eram tão bons porque não
‫havia muitas informações sobre cada amostra.
‫Mas esse não é o ponto.
‫Podemos examinar uma métrica de avaliação mais tarde.
‫A questão aqui é que convertemos nosso modelo, nossos dados, desculpe, de não numéricos para completamente numéricos, e
‫isso nos permitiu ajustar um modelo de aprendizado de máquina a ele.
‫Agora nós cobrimos isso.
‫Convertemos todos os nossos números de dados.
‫O que acontece se houver valores ausentes?
‫Vamos dar uma olhada no próximo vídeo.