‫Ahora, sé que al final del último video, dijimos que nos aseguraríamos de que todos los datos se completaran como si
‫no hubiera valores faltantes.
‫Pero después de revisarlo, creo que tiene un poco más de sentido asegurarse de que todo sea numérico primero.
‫Así que hagamos un pequeño título.
‫A esto lo llamaremos un punto uno, nos aseguraremos de que todo sea numérico, maravilloso.
‫Y ahora, para empezar, necesitamos otro conjunto de datos.
‫Ahora, ¿por qué es eso?
‫Bueno, porque nuestro conjunto de datos de enfermedades cardíacas.
‫Este de aquí ya es todo numérico, entonces.
‫Dicho esto, importemos otro conjunto de datos, que son nuestros confiables datos de ventas de automóviles.
‫Ahora, si recuerdas esto justo al principio, se reveló un poco aquí, pero este
‫solo tiene 10 filas.
‫Y lo que hice fue fabricar una pequeña versión extendida de esto, que tiene los mismos
‫títulos, color, puertas del odómetro y precio.
‫Pero esta vez tenemos mil filas.
‫No voy a desplazarme por ellos porque eso llevaría demasiado tiempo.
‫Vas a tener que confiar en mí en eso.
‫De todos modos, puedo probarlo.
‫Venta de coches.
‫Eso es importante.
‫Paty Reid dice, recordamos que moví todos los archivos de nuestra sociedad a un archivo de datos, lo cual es una
‫buena práctica.
‫Mantenga ordenado su directorio de trabajo y amplíe las ventas de automóviles.
‫No veo ASV.
‫Maravilloso.
‫Y vamos a echarle un vistazo.
‫Venta de coches tonto.
‫Maravilloso, y luego averiguaremos cuántos hay mil hermosos tolisso, y luego veremos los tipos de datos que
‫hacen como un objeto.
‫El color es un objeto, las puertas dominantes y el precio son todos números enteros.
‫Y ahora estos son objetos porque son cadenas y son categorías, mientras que estos son valores
‫numéricos.
‫Ahora, lo que tenemos que hacer porque esta sección es asegurarnos de que su propio valor numérico es antes de que podamos
‫ejecutar un modelo de aprendizaje automático, tenemos que convertirlos en números.
‫Pero solo para demostrarlo, intentémoslo de todos modos y veamos qué sucede.
‫Entonces, en primer lugar, lo que vamos a hacer es dividir los datos en X e Y.
‫Entonces usamos estas cuatro columnas, hacemos puertas de odómetro de color, no precio, pero estas cuatro para tratar de predecir el
‫precio de un automóvil.
‫Ahora, ¿te has preguntado a ti mismo si esto realmente tiene sentido?
‫¿Podrías hacer eso en la vida real?
‫¿Esperamos que nuestro modelo de aprendizaje automático funcione bien en este tipo de problema si solo le dieran la
‫marca?
‫Entonces Honda, el color, una Honda blanca con 35000, 431 kilómetros en el odómetro y cuatro puertas, ¿podrías predecir que
‫el precio era de quince mil trescientos veintitrés dólares?
‫Tal vez tal vez no.
‫Pero probablemente necesite un poco más de información.
‫Probablemente ocurra lo mismo con nuestro modelo de aprendizaje automático.
‫Pero no obstante, intentemos dividir uno en X Y, que es lo que queremos la matriz de características, por lo que vamos a ir
‫X es igual a la caída de las ventas de automóviles.
‫Ahora no queremos la columna de precios.
‫OK, ¿qué he hecho?
‫En realidad, el cambio de precio me está poniendo muy feliz con este noble precio.
‫El acceso es igual a uno y vamos a hacer Y es igual a las ventas de automóviles.
‫Ahora, esta será solo la columna de precios porque queremos usar la X para predecir la Y y luego
‫también nos dividiremos en.
‫La formación y las pruebas se dividen en formación.
‫Y prueba.
‫Entonces, X, entrenar X prueba Y, entrenar Y prueba, porque vimos esto antes, la división de la prueba del tren pasará en X, pasará Y y pasará el tamaño
‫de la prueba es igual a que usamos el 20 por ciento del aumento para los datos de prueba, dicen .
‫Maravilloso.
‫Bueno, intentemos construir un modelo de aprendizaje automático que aprenderá sobre los datos de entrenamiento para el
‫próximo tren en el tren ancho y luego predecirá allí los datos de prueba.
‫Muy bien, cree un modelo de aprendizaje automático.
‫Ahora, esta vez, usaremos todavía un bosque aleatorio, pero quiero que adivines para qué se pueden usar
‫estos bosques aleatorios.
‫Así que vamos desde Escalon Ensemble Import Random Forest Agressor, si recuerdan, en nuestro flujo de trabajo, estábamos
‫prediciendo un problema de clasificación.
‫Ahora bien, este agresor de bosque aleatorio es lo mismo que un clasificador, bosque aleatorio.
‫Pero esta vez puede predecir un número, que es lo que estamos tratando de hacer.
‫Estamos tratando de predecir el precio de un automóvil, dados algunos atributos al respecto.
‫Entonces vamos a importar un modelo de regresión.
‫Vamos a conformarnos esta vez en lugar de llamarnos a sí mismos, llamaremos a un modelo agresor hermoso y luego iremos
‫modelo que no encaja.
‫Queremos entrenarlo sobre los datos de entrenamiento.
‫Entonces, aprenderá los patrones, las relaciones entre las variables X y el precio, la etiqueta, y luego lo
‫puntuaremos y evaluaremos en los datos de prueba.
‫¿Por qué probar ahora, qué hermoso es que este es el poder de la colonia, verdad?
‫Podemos entrenar, crear un modelo, entrenarlo y ejecutarlo, evaluarlo en cuatro líneas de código.
‫Realmente podríamos hacerlo en menos.
‫Pero cuatro líneas de código son bastante buenas para construir un modelo de aprendizaje automático completo.
‫Hagamoslo.
‫Oh, no, tenemos un error que sucedió, error de valor, aunque esperábamos esto, ¿verdad?
‫El error de valor no pudo convertir la cadena en flotante Nissan. Ahora dicen que lo que sucedió es que nuestro modelo
‫de aprendizaje automático no puede manejar cadenas.
‫Entonces, como sabemos, tenemos que convertirlos en números.
‫Entonces, veamos cómo lo hacemos con Escalon.
‫Y vamos a pasar por este pequeño fragmento de convertir las categorías, convertir el color en
‫números con Escalon.
‫Y puede parecer un poco para asimilar comenzar con Banat o escribirlo.
‫Veremos el código en acción y luego lo revisaremos y veremos qué está haciendo realmente.
‫Entonces, desde el preprocesamiento DOT de Escalon, Escalon tiene algunos módulos que en cada uno hacen una cantidad de cosas diferentes,
‫un codificador activo o que no los hemos visto antes.
‫Y pon un pequeño comentario aquí.
‫Lo que vamos a hacer es convertir las categorías en números.
‫Maravilloso.
‫De Escalon, dot compose.
‫Importar transformación de columna.
‫Me pregunto qué hace eso.
‫Probablemente puedas adivinar qué hace Colin Transformer, pero primero lo veremos
‫en acción, luego definiremos nuestras características categóricas.
‫Entonces, en nuestro caso, nuestras características categóricas son el color.
‫Y uno complicado es el de Dore, ahora podrías estar pensando, por qué Dors, volvamos a subir, échale un vistazo.
‫Esos cuatro, cinco, cuatro, cuatro, tres.
‫Mmm.
‫¿Por qué es esto?
‫Bueno, veamos si las puertas de venta de automóviles no cuentan con valor.
‫Es seguro asumir que son numéricos.
‫Bien, porque tenemos cuatro, cinco y tres es un valor.
‫Pero también es categórico porque se podrían incluir autos de cuatro puertas en esta categoría.
‫Los coches de cinco puertas entran en esta categoría.
‫Así que los setenta y nueve de ellos y los coches de tres puertas encajan en esta categoría.
‫Así que hay sesenta y cinco de esos.
‫Entonces, en nuestro caso, trataremos a Dore como categórico y yo solo estoy enviando continuamente comandos de spam.
‫Así que el portátil ahorra.
‫Es como si lo hubiera arraigado en un hábito, como presionar mayúsculas y entrar para ejecutar una celda.
‫Entonces tenemos tres características categóricas.
‫Hermosa.
‫Y luego crearemos esta pequeña variable llamada One Heart.
‫Aprovecharemos la única clase de codificador activo que hemos importado.
‫Así que crearemos una instancia de eso allí y crearemos una pequeña variable llamada transformador.
‫Y luego este va a usar el transformador de columna.
‫Esto aceptará una lista de tuplas con un nombre.
‫Entonces, en este caso, lo llamaremos hot y luego pasaremos el transformador real que queremos usar, que es la única variable
‫hot de la que acabamos de crear una instancia.
‫Vamos a formatear esto para asegurarnos de que tenga un buen espaciado.
‫Le voy a pasar la lista de características que nos gustaría transformar.
‫Y luego, finalmente, no lo necesitamos.
‫Vayamos a eso.
‫Tengo cosas por todos lados aquí.
‫Trae eso de nuevo, maravilloso, y luego aquí vamos a pasar un parámetro de variable final a la columna
‫de transformación de código por el que pasan las águilas.
‫Hermoso, y luego vamos a tener una pequeña variable aquí llamada Transformed X, que básicamente será la
‫versión de nuestros datos X.
‫Echemos un vistazo a lo que X se transforma básicamente en X, no queremos que todo eso vaya a ser.
‫La versión de esto excepto se convirtió en números, así que veamos eso para que tengamos nuestro transformador aquí.
‫Aquí es donde vamos a ir, transformarlo, transformar en X, y luego vamos a echar un vistazo
‫a X transformado.
‫Bueno, tenemos algo de sintaxis entrante sobre una coma aquí.
‫La transformación de error de nombre no se define como clásico.
‫Transformador, ahí vamos.
‫Maravilloso.
‫Entonces, esto es escupir una matriz, tal vez si lo ponemos en un marco de datos, eso tendría sentido.
‫Entonces será un marco de datos.
‫Vea si realmente podemos transformar X.
‫Maravilloso.
‫Así que podrías estar mirando esto, ¿qué diablos es esto?
‫Pero si traemos de vuelta X, lo que vamos a ver.
‫No es un trabajo duro y un poco ampliado, por lo que tendremos que seguir rebotando un poco hacia arriba y hacia abajo.
‫Pero lo que ha sucedido es que debido a que le dijimos al titular de SYK que, oye, hacer que
‫el color y las puertas sean categorías, lo que este código ha hecho aquí lo ha transformado, específicamente uno caliente y codificado.
‫Así que ahora hemos convertido el color make y esas columnas en una variable codificada en caliente.
‫Pero la columna del odómetro, que está aquí, puede ver que los números siguen siendo los mismos.
‫Treinta y cinco cuatro tres uno yep.
‫Uno nueve dos siete uno cuatro.
‫Sí.
‫Correcto.
‫Entonces, la columna del odómetro no se ha cambiado.
‫Así que si miramos hacia atrás aquí.
‫La razón por la que hacer color en interiores ha cambiado porque los definimos aquí.
‫Instanciamos un codificador one hot.
‫Veremos qué es eso en un momento.
‫Luego, hemos creado un transformador usando el transformador Collum.
‫Básicamente, esto es decir, oye, transformador Collum, toma el codificador activo y aplícalo a
‫las características categóricas.
‫Y para el resto de las columnas que encuentre passthrough, no les haga nada.
‫Y luego lo que hemos hecho es crear, transformar X y ajustar nuestro transformador para ajustarlo a nuestros datos
‫X.
‫Y eso es una especie de bocado grande.
‫Y podría estar pensando, ¿qué significa una codificación en caliente?
‫Bueno, echemos un vistazo.
‫Vaya a nuestro discurso de apertura.
‫Así que esta es una codificación en caliente en pocas palabras.
‫Si tenemos cuatro coches, entonces coche cero, uno, dos, tres, y los colores son rojo, verde, azul y rojo.
‫Si quisiéramos uno caliente y otro frío, básicamente convertir las categorías en números, se vería algo así como lo
‫que hace una codificación en caliente.
‫Tenemos coche cero y como el color del cero es rojo, esta pequeña flecha aquí podría ser el código que hemos
‫usado para transformar nuestro marco de datos.
‫Entonces para transformar nuestras categorías en números.
‫Así que esta es una codificación en caliente.
‫Entonces, porque Khosro, el color es muy bueno para uno y obtiene cero para las otras dos categorías y
‫lo mismo para el verde, pero esta vez porque es verde y es 04 rojo y uno para verde y
‫un cero para azul azul.
‫Exactamente el mismo 04 rojo 04 verde y uno para azul porque es un auto azul.
‫Y finalmente, debido a que el coche tres también es rojo, tiene un uno como un cero y un cero y un cero para el verde
‫y el azul.
‫Ahora, eso es lo que hemos hecho aquí, excepto no solo con la columna de color.
‫Lo hemos hecho con la columna Make y Doors.
‫Es por eso que tenemos cero uno hasta 11 características con ceros y unos.
‫Ahora lo que hemos hecho es codificar los diferentes parámetros de cada muestra.
‫Entonces Honda White y una serie de puertas en ceros o unos.
‫Así que ahora lo hermoso son nuestros datos.
‫Es todo numérico, entonces, ¿qué podemos hacer?
‫Bueno, deberíamos poder ajustar un modelo, pero en caso de que eso no esté claro, tenemos una forma más
‫de hacer esto ahora para que podamos usar dummies es igual a que hay una función en PAND que se llama Get Dummies , que es
‫como una codificación de codificación.
‫Pero no estoy seguro.
‫De hecho, no estoy seguro de por qué se llama maniquíes.
‫Solo sé que la función es obtener dummies.
‫Así que nos volvemos tontos, por favor no consigan tontos.
‫Y queremos transformar las ventas de automóviles.
‫Pasamos una lista de las columnas que queremos transformar o convertir en dummies.
‫Así que sí, Dors.
‫Ahora echemos un vistazo a los maniquíes.
‫Aquí vamos.
‫Eso creo que porque Dors.
‫Doors es numérico, no ha funcionado aquí, pero esto es lo que podemos ver lo que está sucediendo.
‫Entonces tenemos cero.
‫Hacer que BMW sea cero, por lo que es un Honda Accord 04, Nissan 04 Toyota, y tiene ceros para negro, azul,
‫verde, rojo y blanco.
‫Entonces, si pasamos por esto, todo lo que se hace es convertir la marca y el color en ceros y unos.
‫Hermosa.
‫Entonces, ahora que nuestros datos están todos en ceros y unos, intentemos reajustar el modelo.
‫Así que queremos ir enpi, no al azar y pasar de 40 a solo para que nuestros resultados sean reproducibles.
‫Vamos a usar X transformado aquí.
‫Así que este de aquí en lugar de X ..
‫Así que hagámoslo.
‫El tren X configurará un nuevo entrenamiento y los datos de la prueba son iguales a la división de la prueba del tren y vamos a
‫pasarla transformada. X e Y pueden permanecer igual porque Y ya es numérico y luego vamos a tener
‫pruebas.
‫El tamaño es igual a cero a excelente.
‫Y luego podemos ir a modelar que se ajuste.
‫X tren, ¿por qué entrenar?
‫Hermosa.
‫Funcionó.
‫Y ahora evaluemos un modelo de prueba X de escuela, prueba y.
‫Maravilloso.
‫Ahora, funcionó, bien, porque usamos Transformed X y porque aquí arriba hicimos este pequeño
‫código aquí para transformar nuestros datos de ser categóricos a numéricos.
‫Y anteriormente, nuestro modelo no podía convertir flotadores o cuerdas en flotadores para Nissan, así que cuando usamos
‫nuestra primera variable X aquí arriba.
‫Nuestros datos todavía estaban en forma categórica, por lo que aún usando cadenas para representar una muestra y lo que sucedió, se emitió y
‫obtuvo un error de valor.
‫Pero ahora, aquí abajo, cuando ejecutamos el mismo modelo de código, ajustamos X e Y, entrenamos y puntuamos, no obtenemos
‫ningún error Y porque nuestros datos son todos numéricos.
‫Ahora, en cuanto a este puntaje aquí, imaginamos que el mejor puntaje que puede obtener es un punto cero.
‫Es probable que el modelo no lo haya hecho tan bien como podría hacerlo.
‫Pero recuerde, hablamos de eso si mirara estos datos aquí.
‫El excitador, y estaba tratando de usar esto para predecir el precio de un automóvil, probablemente será
‫bastante difícil.
‫Entonces, tal vez el modelo haya encontrado algunos patrones, pero simplemente no fueron tan buenos porque no
‫había demasiada información sobre cada muestra.
‫Pero ese no es el punto.
‫Podemos analizar métricas de valoración más adelante.
‫El punto aquí es que hemos convertido nuestro modelo, nuestros datos, lo siento, de ser no numérico a completamente
‫numérico, y eso nos ha permitido ajustar un modelo de aprendizaje automático en él.
‫Ahora lo hemos cubierto.
‫Hemos convertido todos nuestros números de datos.
‫¿Qué sucede si faltan valores?
‫Veámoslo en el siguiente video.