‫ตอนนี้ฉันรู้แล้วว่าในตอนท้ายของวิดีโอที่แล้ว เราบอกว่าเราจะตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมดถูกเติมเต็ม เหมือนกับว่าไม่มีค่าที่หายไป
‫แต่หลังจากตรวจทานแล้ว ฉันคิดว่ามันสมเหตุสมผลขึ้นเล็กน้อยที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่าทั้งหมดเป็นตัวเลขก่อน
‫เลยทำให้หัวเรื่องเล็กน้อย
‫เราจะเรียกสิ่งนี้ว่า 1 1.
‫ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป็นตัวเลขทั้งหมด
‫มหัศจรรย์.
‫และตอนนี้ เริ่มต้นด้วย เราต้องการชุดข้อมูลอื่น
‫เดี๋ยวนะ ทำไมเหรอ?
‫ก็เพราะว่าชุดข้อมูลโรคหัวใจของเรา
‫อันนี้เป็นตัวเลขอยู่แล้ว
‫ดังนั้น.
‫อย่างที่กล่าวไปแล้ว มานำเข้าชุดข้อมูลอื่น ซึ่งเป็นข้อมูลการขายรถยนต์ที่เชื่อถือได้ของเรา
‫ทีนี้ ถ้าคุณจำสิ่งนี้ได้ตั้งแต่เริ่มต้น แบบเปิดเผยนิดหน่อยตรงนี้ แต่อันนี้มีสิบแถวเท่านั้น
‫ตอนนี้ สิ่งที่ฉันทำคือฉันได้ไปและผลิตเวอร์ชันเพิ่มเติมเล็กน้อย ซึ่งมีหัวข้อเดียวกันคือ
‫ทำสี มาตรระยะทาง ประตู และราคา
‫แต่คราวนี้เรามีเป็นพันแถว
‫ฉันจะไม่เลื่อนดูเพราะมันจะใช้เวลานานเกินไป
‫คุณแค่ต้องเชื่อใจฉันในเรื่องนี้
‫ฉันสามารถพิสูจน์ได้
‫ขายรถ.
‫มานำเข้ากันจ่ายเลย
‫อย่าอ่าน CSB
‫โปรดจำไว้ว่า ฉันได้ย้ายไฟล์ CSV ทั้งหมดของเราไปยังไฟล์ข้อมูลซึ่งเป็นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด
‫เก็บไดเร็กทอรีการทำงานของคุณให้เป็นระเบียบ
‫ขายรถขยายจุด csv.
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะมาดูกันว่า
‫ขายรถดอทเฮด
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วเราจะหาว่ามีกี่พัน.
‫สวยงาม.
‫บอกเลย.
‫จากนั้นเราจะดูที่ประเภทข้อมูลทำให้เป็นวัตถุ สีเป็นวัตถุ ประตูเด่น และราคาเป็นจำนวนเต็มทั้งหมด
‫และตอนนี้สิ่งเหล่านี้เป็นวัตถุเพราะเป็นสตริงและเป็นหมวดหมู่ ในขณะที่สิ่งเหล่านี้เป็นค่าตัวเลข
‫สิ่งที่เราต้องทำเพราะส่วนนี้เป็นตัวเลขทั้งหมด ก่อนที่เราจะเรียกใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เราต้องแปลงสิ่งเหล่านี้เป็นตัวเลข
‫แต่เพื่อเป็นการพิสูจน์ ลองต่อไปและดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫อย่างแรกเลย สิ่งที่เราจะทำคือแบ่งข้อมูลออกเป็น X และ Y
‫เราจะใช้เสาสี่เสานี้ ทำประตูวัดระยะทางแบบสี ไม่ใช่ราคา แต่ใช้สำหรับคาดการณ์ราคารถยนต์
‫ตอนนี้มีเรื่องให้ตัวเอง
‫สิ่งนี้สมเหตุสมผลหรือไม่?
‫คุณสามารถทำอย่างนั้นในชีวิตจริงได้หรือไม่?
‫เราคาดหวังให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเราจะทำงานได้ดีกับปัญหาประเภทนี้หรือไม่
‫หากคุณได้รับเพียงยี่ห้อนั้น ให้ฮอนด้าใช้สีที่เป็นฮอนด้าสีขาว ระยะทาง 35,431 กิโลเมตรบนมาตรวัดระยะทางและสี่ประตู คุณช่วยเดาได้ไหมว่าราคาจะอยู่ที่
‫15,323 ดอลลาร์
‫อาจจะ.
‫อาจจะไม่ แต่คุณอาจต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเล็กน้อย
‫เช่นเดียวกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเรา แต่อย่างไรก็ตาม เรามาลองทำกันดู
‫แยกเป็น x, y ซึ่งก็คือเราต้องการเมทริกซ์คุณลักษณะ เราจะไป x เท่ากับยอดขายรถยนต์ที่ลดลง
‫ตอนนี้เราไม่ต้องการคอลัมน์ราคา
‫โอ้ฉันทำอะไรลงไปจริงๆ
‫กด shift เข้า
‫ฉันรู้สึกมีความสุขมากในราคาอันสูงส่งนี้
‫การเข้าถึงเท่ากับหนึ่งและเราจะทำ y เท่ากับยอดขายรถยนต์
‫ตอนนี้นี่จะเป็นเพียงคอลัมน์ราคาเพราะเราต้องการใช้ X เพื่อทำนาย Y
‫แล้วเราก็จะแยกออกเป็น
‫ชุดฝึกและทดสอบแบ่งเป็นการฝึก
‫และทดสอบ
‫ดังนั้น x train x test y train y test เท่ากับที่เราเห็นก่อนการทดสอบแยก
‫เราจะผ่านมัน x เราจะผ่านมัน y และเราจะผ่านมัน ขนาดทดสอบเท่ากับ
‫เราใช้ 20% ของแถวสำหรับชุดข้อมูลทดสอบ
‫มหัศจรรย์.
‫เรามาลองสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลการฝึกกัน
‫ดังนั้นรถไฟ X และรถไฟ Y แล้วคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ
‫ไม่เป็นไร.
‫สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫คราวนี้ เราจะใช้ป่าสุ่มต่อไป
‫แต่ฉันต้องการให้คุณเดาว่าป่าสุ่มนี้ใช้ทำอะไรได้บ้าง
‫เรากำลังเริ่มจากการนำเข้าทั้งมวลของพายุไซโคลน การถดถอยฟอเรสต์แบบสุ่ม
‫และถ้าคุณจำได้ ย้อนกลับไปในเวิร์กโฟลว์ของเรา เรากำลังคาดการณ์ปัญหาการจำแนกประเภท
‫ทีนี้ การถดถอยแบบสุ่มของฟอเรสต์นี้เหมือนกับฟอเรสต์แบบสุ่มของตัวแยกประเภท แต่คราวนี้ มันสามารถทำนายตัวเลขได้
‫ซึ่งเป็นสิ่งที่เราพยายามจะทำ
‫เรากำลังพยายามคาดการณ์ราคารถยนต์ โดยพิจารณาจากคุณลักษณะบางประการเกี่ยวกับเรื่องนี้
‫เราจะนำเข้าแบบจำลองการถดถอยและเราจะตั้งค่าในครั้งนี้
‫แทนที่จะเรียกมันว่าตัวเอง เราจะเรียกมันว่าแบบจำลอง การถดถอย สวย จากนั้นเราจะเรียกมันว่าแบบจำลอง
‫เราต้องการฝึกกับข้อมูลการฝึกเพื่อที่จะเรียนรู้รูปแบบ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
‫X และราคา ป้ายกำกับ จากนั้นเราจะให้คะแนนที่ประเมินจากข้อมูลการทดสอบ
‫ทำไมต้องทดสอบตอนนี้?
‫จะสวยขนาดไหนเนี่ย?
‫นี่คือพลังแห่งการเรียนรู้ใช่ไหม?
‫เราสามารถฝึกฝน สร้างโมเดลเทรนเนอร์ และดำเนินการได้
‫ประเมินด้วยรหัสสี่บรรทัด
‫เราสามารถทำได้โดยใช้เวลาน้อยลง แต่โค้ดสี่บรรทัดนั้นค่อนข้างดี -- ดีที่จะสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบเต็มเป่า
‫มาทำกัน
‫ไม่นะ.
‫เราได้รับข้อผิดพลาด
‫เกิดอะไรขึ้น?
‫ค่าผิดพลาด
‫เราคาดหวังสิ่งนี้ใช่ไหม?
‫ข้อผิดพลาดของค่าไม่สามารถแปลงสตริงเป็นโฟลต Nissan
‫ตอนนี้เราเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นคือตอนนี้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไม่สามารถจัดการกับสตริงได้
‫อย่างที่เรารู้ๆ กันอยู่ เราต้องแปลงพวกนี้เป็นตัวเลข
‫มาดูกันว่าเราจะทำอย่างไรกับ SRC เรียนรู้
‫ตอนนี้เรากำลังจะผ่านส่วนเล็กๆ นี้ในการเปลี่ยนหมวดหมู่ ทำให้สีเป็นตัวเลขด้วยเงินกู้
‫SRC และอาจดูเหมือนเป็นการเริ่มต้นเล็กน้อย แต่เราจะเอามันออกไป ดูโค้ดที่ใช้งานจริง
‫แล้วเราจะย้อนกลับไปดูว่ามันทำงานอย่างไร
‫ดังนั้นจาก SRC เรียนรู้ dot preprocessing src learn มีโมดูลไม่กี่โมดูลที่แต่ละโมดูลทำสิ่งต่างๆ
‫มากมาย
‫ตัวเข้ารหัสร้อนหนึ่งตัว
‫โอ้นั่นอะไร
‫เราไม่เคยเห็นมาก่อน
‫เราจะแสดงความคิดเห็นเล็กน้อยเกี่ยวกับสิ่งที่เราจะทำเพื่อเปลี่ยนหมวดหมู่ให้เป็นตัวเลข
‫มหัศจรรย์.
‫จาก SRC เรียนรู้ดอทคอม
‫นำเข้าการแปลงคอลัมน์
‫ฉันสงสัยว่ามันทำอะไร
‫คุณอาจจะเดาได้ว่าคอลัมน์หม้อแปลงทำอะไร แต่เราจะเห็นมันในการดำเนินการก่อน
‫จากนั้นเราจะกำหนดคุณสมบัติตามหมวดหมู่ของเรา
‫ดังนั้นในกรณีของเรา คุณลักษณะตามหมวดหมู่ของเราคือการสร้างสี
‫และที่ยุ่งยากก็คือประตู
‫ตอนนี้คุณอาจจะคิดว่าทำไม?
‫ประตู?
‫กลับขึ้นไปกันเถอะ
‫ลองดูที่มัน
‫ประตูห้า สี่ สี่ สาม
‫อืม.
‫ทำไมถึงเป็นเช่นนี้?
‫มาดูกันเลย
‫ขายรถ.
‫ประตูไม่นับค่า
‫ถือว่าประตูเป็นตัวเลขได้อย่างปลอดภัย
‫ถูกต้อง.
‫เพราะเรามีค่าสี่ ห้า และสามเป็นค่า
‫แต่ก็จัดเป็นหมวดหมู่ได้เช่นกันเพราะคุณสามารถใช้รถสี่ประตูที่เข้ากับหมวดหมู่นี้ได้
‫รถยนต์ที่มีประตูห้าประตูอยู่ในหมวดหมู่นี้
‫ดังนั้น 79 ตัวและรถยนต์ที่มีสามประตูจึงจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้
‫ดังนั้นจึงมี 65 ตัว
‫ในกรณีของเรา เราจะถือว่าประตูเป็นหมวดหมู่
‫และฉันก็แค่ส่งคำสั่งสแปมอย่างต่อเนื่อง
‫ดังนั้นโน้ตบุ๊กจึงประหยัด
‫มันเหมือนกับว่าผมปลูกฝังมันให้เป็นนิสัย เหมือนกับการกด shift แล้ว Enter เพื่อวิ่งเอง
‫เรามีสามลักษณะเด่น คือ สวยงาม
‫แล้วเราจะสร้างตัวแปรเล็ก ๆ ตัวนี้ที่เรียกว่า ตัวร้อน
‫เราจะใช้ประโยชน์จากคลาสตัวเข้ารหัสแบบร้อนที่เรานำเข้ามา
‫เราจะยกตัวอย่างตรงนั้น และเราจะสร้างตัวแปรเล็กๆ ที่เรียกว่า หม้อแปลง
‫แล้วอันนี้จะใช้หม้อแปลงคอลัมน์
‫นี่จะยอมรับรายการของทูเพิลที่มีชื่อ
‫ในกรณีนี้ เราจะเรียกว่าตัวร้อน จากนั้นเราจะส่งหม้อแปลงจริงที่เราต้องการใช้ ซึ่งเป็นตัวแปรร้อนตัวเดียวที่เราเพิ่งสร้างตัวอย่าง
‫และเราจะจัดรูปแบบนี้เพื่อให้แน่ใจว่ามีระยะห่างที่ดีและเราจะส่งต่อรายการคุณลักษณะที่เราต้องการแปลง
‫และสุดท้าย เราก็ไม่ต้องการสิ่งนั้น
‫ลองนำสิ่งนั้นกลับมา
‫ฉันมีของอยู่เต็มไปหมดที่นี่
‫นำสิ่งนั้นกลับมา
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วที่นี่ เราจะส่งตัวแปรหรือพารามิเตอร์สุดท้ายหนึ่งตัวไปยังหม้อแปลงคอลัมน์ที่เรียกว่าตัวเตือนเท่ากับผ่าน
‫สวยงาม.
‫แล้วเราจะมีตัวแปรเล็กน้อยตรงนี้
‫เราถือ X ที่แปลงแล้ว ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วจะเป็นเวอร์ชันของข้อมูล X ของเรา
‫มาดูกันว่า X ถูกแปลงโดยพื้นฐานแล้ว x อะไร เราไม่ต้องการให้ทั้งหมดเป็นแบบนั้น
‫รุ่นนี้ยกเว้นแปลงเป็นตัวเลข
‫เรามาดูกันว่า
‫เราก็ได้หม้อแปลงของเราที่นี่
‫และนี่คือที่ที่เราจะไป
‫แปลงร่าง ฟิต แปลงร่างบน X แล้วเราจะมาดูที่ X ที่แปลงร่างแล้ว
‫เรามีไวยากรณ์ที่ไม่ถูกต้อง
‫เรามีเครื่องหมายจุลภาคตรงนี้
‫การแปลงชื่อผิดพลาดไม่ได้กำหนดไว้แบบคลาสสิก
‫หม้อแปลงไฟฟ้า
‫เราจะไปที่นั่น.
‫มหัศจรรย์.
‫นี่จึงเป็นการแยกอาร์เรย์
‫บางทีถ้าเราใส่สิ่งนี้ลงใน data frame นั่นก็สมเหตุสมผล
‫ไปกันเถอะ PD ดอทดาต้าเฟรม ดูว่าเราสามารถแปลง x ได้จริงหรือไม่
‫มหัศจรรย์.
‫คุณอาจจะมองว่านี่มันอะไรกันเนี่ย?
‫แต่ถ้าเรานำ X กลับมา สิ่งที่เราจะได้เห็น
‫Dot head ทำงานแบบซูมเข้าเล็กน้อย
‫เราเลยต้องเด้งขึ้นๆ ลงๆ ไปเรื่อยๆ
‫แต่สิ่งที่เกิดขึ้นคือเพราะเราได้บอกบรรทัดที่สองว่า เฮ้ ทำให้สีและประตูเป็นหมวดหมู่ สิ่งที่โค้ดนี้ทำไว้ได้เปลี่ยนมันโดยเฉพาะอันหนึ่งอันร้อนแรงและเข้ารหัสมัน
‫ตอนนี้เราได้แปลงคอลัมน์ make color และ doors เป็นตัวแปร hot และ coded ตัวเดียว
‫แต่คอลัมน์มาตรวัดระยะทางซึ่งอยู่นี้ คุณจะเห็นว่าตัวเลขยังคงเหมือนเดิม
‫ดังนั้น 3543 หนึ่ง
‫ใช่.
‫พ.ศ. 2470
‫ใช่.
‫ถูกต้อง ถูกต้อง.
‫คอลัมน์มาตรวัดระยะทางจึงไม่มีการเปลี่ยนแปลง
‫ดังนั้นหากเรามองย้อนกลับไปที่นี่
‫สาเหตุที่ทำสีและประตูมีการเปลี่ยนแปลงเพราะเรากำหนดไว้ที่นี่
‫เราสร้างอินสแตนซ์ตัวเข้ารหัสแบบร้อนตัวเดียว
‫เราจะเห็นสิ่งที่อยู่ในขณะนี้
‫จากนั้นเราก็สร้างหม้อแปลงไฟฟ้าโดยใช้คอลัมน์หม้อแปลง
‫โดยพื้นฐานแล้วนี่คือการพูดว่า เฮ้ คอลัมน์หม้อแปลง นำตัวเข้ารหัสแบบร้อนหนึ่งตัวมาใช้กับคุณสมบัติที่เป็นหมวดหมู่
‫และสำหรับคอลัมน์ที่เหลือที่คุณพบผ่าน อย่าทำอะไรกับคอลัมน์เหล่านั้น
‫แล้วสิ่งที่เราทำก็ถูกสร้างขึ้น แปลง X และปรับให้เข้ากับหม้อแปลงของเรา
‫ดังนั้นพอดีแปลงเป็นข้อมูล X ของเรา
‫ตอนนี้เป็นคำขนาดใหญ่ที่นั่น และคุณอาจกำลังคิดว่า การเข้ารหัสแบบร้อนหนึ่งรายการหมายความว่าอย่างไร
‫เอาล่ะเรามาดูกัน
‫เราจะไปที่ประเด็นสำคัญของเรา
‫ดังนั้นนี่คือการเข้ารหัสด่วนอย่างหนึ่งโดยสรุป หากเรามีรถสี่คัน
‫ดังนั้นรถศูนย์หนึ่ง สอง สาม และสีนั้นก็คือ แดง เขียว น้ำเงิน และแดง
‫หากเราต้องการให้มันร้อนแรง ให้เข้ารหัสสิ่งนี้
‫ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วเปลี่ยนหมวดหมู่เป็นตัวเลข
‫มันจะมีลักษณะเช่นนี้
‫นี่คือสิ่งที่การเข้ารหัสแบบร้อนทำ
‫เรามีศูนย์รถและเนื่องจากสีของศูนย์รถเป็นสีแดง ลูกศรเล็กๆ นี่อาจเป็นรหัสที่เราใช้ในการแปลงกรอบข้อมูลของเรา
‫เพื่อแปลงหมวดหมู่ของเราเป็นตัวเลข
‫นี่เป็นการเข้ารหัสแบบร้อนอย่างหนึ่ง
‫ดังนั้นเนื่องจากศูนย์ สีจึงเป็นสีแดง ได้หนึ่ง และได้ศูนย์สำหรับอีกสองหมวดที่เหลือ และเหมือนกันสำหรับสีเขียว
‫แต่คราวนี้เนื่องจากเป็นสีเขียว ได้ศูนย์สำหรับสีแดง และหนึ่งสำหรับสีเขียว และศูนย์สำหรับสีน้ำเงิน
‫ฟ้าเหมือนกันเลย
‫ศูนย์สำหรับสีแดง ศูนย์สำหรับสีเขียวและหนึ่งสำหรับสีน้ำเงินเนื่องจากเป็นรถสีน้ำเงิน
‫และสุดท้าย เนื่องจากรถสามคันเป็นสีแดงด้วย มันมีคันเดียวที่เหมือนกับรถศูนย์ และมีศูนย์และศูนย์สำหรับสีเขียวและสีน้ำเงิน
‫นั่นคือสิ่งที่เราทำที่นี่ ยกเว้นแต่กับคอลัมน์สีเท่านั้น
‫เราทำเสร็จแล้วด้วยคอลัมน์ Make and the Doors
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เรามี 012 จนถึง 11 ฟีเจอร์ที่มีเลขศูนย์และหนึ่ง
‫สิ่งที่เราได้ทำคือเราได้เข้ารหัสพารามิเตอร์ต่างๆ ของแต่ละตัวอย่าง ดังนั้น Honda, White และประตูจำนวนหนึ่งให้เป็นศูนย์หรือหนึ่ง
‫ตอนนี้สิ่งที่สวยงามคือข้อมูลของเรา
‫เป็นตัวเลขทั้งหมด
‫แล้วเราจะทำอะไรได้บ้าง?
‫เราควรจะสามารถใส่โมเดลได้
‫แต่ในกรณีที่ไม่ชัดเจน
‫เรามีอีกวิธีหนึ่งที่เราสามารถทำได้
‫และตอนนี้.
‫เพื่อที่เราจะได้เท่าเทียม
‫มีฟังก์ชันในแพนด้าที่เรียกว่า Get Dummies ซึ่งเหมือนกับการเข้ารหัสแบบร้อน
‫แต่ฉันไม่แน่ใจ.
‫ฉันไม่แน่ใจว่าทำไมมันถึงเรียกว่าหุ่น
‫ฉันเพิ่งรู้ว่าฟังก์ชั่นนี้เป็นหุ่นจำลอง
‫ดังนั้นถ้าเราไปเป็นหุ่นจำลอง PD จะไม่ถูกหลอก และเราต้องการที่จะเปลี่ยนแปลงยอดขายรถยนต์
‫เราส่งรายการคอลัมน์ที่เราต้องการแปลงหรือเปลี่ยนเป็นหุ่นจำลอง
‫ดังนั้นที่นี่ประตู
‫ทีนี้มาดูหุ่นกัน
‫ไปเลย.
‫ดังนั้นฉันคิดว่าเพราะประตู
‫Dawes เป็นตัวเลข
‫มันไม่ได้ทำงานที่นี่
‫แต่นี่คือสิ่งที่เราสามารถเห็นได้ว่าเกิดอะไรขึ้น
‫เราก็ได้ศูนย์
‫ไมค์.
‫บีเอ็มดับเบิลยูเป็นศูนย์
‫จึงเป็นฮอนด้า
‫นิสสันให้ศูนย์ ศูนย์สำหรับโตโยต้า และศูนย์สำหรับสีดำ น้ำเงิน เขียว แดง และขาว
‫ดังนั้นหากเราผ่านมันไป ทั้งหมดก็ทำให้ยี่ห้อและสีกลายเป็นศูนย์และหนึ่ง
‫สวยงาม.
‫ตอนนี้ข้อมูลของเราเป็นศูนย์และหนึ่งแล้ว เรามาลองปรับโมเดลใหม่กัน
‫เราเลยอยากไป
‫ไม่สุ่มไม่เพาะเมื่อเราได้ 42 เพียงเพื่อให้ผลลัพธ์ของเราสามารถทำซ้ำได้
‫เราจะใช้ X แปลงร่างบนนี้
‫อันนี้ตรงนี้แทนที่จะเป็น X
‫ลองทำ x เทรนกัน
‫เราจะตั้งค่าข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบใหม่เท่ากับการแยกการทดสอบรถไฟ
‫เราจะผ่านมันที่แปลงแล้ว X และ Y ยังคงเหมือนเดิมเพราะ Y เป็นตัวเลขอยู่แล้ว
‫แล้วเราจะไปสอบกัน
‫ขนาดเท่ากับ 0 2.
‫ยอดเยี่ยม.
‫แล้วเราก็ไปโมเดลฟิต x เทรนได้
‫รถไฟ Y.
‫สวยงาม.
‫มันได้ผล
‫และตอนนี้เรามาประเมินกัน
‫คะแนนรุ่น
‫การทดสอบ X
‫ทดสอบ Y
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้มันใช้งานได้ใช่ไหม
‫เนื่องจากเราใช้การแปลง X และเนื่องจากบนนี้ เราทำโค้ดเล็กน้อยที่นี่เพื่อแปลงข้อมูลของเราจากการจัดหมวดหมู่เป็นตัวเลข
‫และก่อนหน้านี้โมเดลของเราไม่สามารถแปลงลอยเป็นหรือสตริงเป็นลอยสำหรับนิสสันได้
‫เมื่อเราใช้ตัวแปร X ตัวแรกบนนี้
‫ข้อมูลของเรายังอยู่ในรูปแบบหมวดหมู่ จึงยังคงใช้สตริงเพื่อแสดงตัวอย่าง
‫เกิดอะไรขึ้น
‫มันผิดพลาดไป
‫มีข้อผิดพลาดค่า
‫แต่ตอนนี้ ข้างล่างนี้ เมื่อเรารันโค้ดโมเดลเดียวกันกับ x train, y, train และ score เราไม่ได้รับข้อผิดพลาด
‫y เพราะข้อมูลของเราเป็นตัวเลขทั้งหมด
‫สำหรับคะแนนนี้ที่นี่ หากเราจินตนาการว่าคะแนนที่ดีที่สุดที่คุณจะได้รับคือ 1 0.
‫โมเดลอาจไม่ได้ทำดีเท่าที่ควร
‫แต่อย่าลืมว่าเราเคยคุยกันถึงเรื่องนั้น ถ้าคุณต้องดูข้อมูลนี้ที่นี่
‫ตัวกระตุ้น.
‫และคุณกำลังพยายามใช้สิ่งนี้เพื่อทำนายราคารถ
‫คงจะค่อนข้างยาก
‫ดังนั้นบางทีโมเดลอาจพบรูปแบบบางอย่าง แต่ก็ไม่ได้ยอดเยี่ยมขนาดนั้น เพราะไม่มีข้อมูลมากเกินไปเกี่ยวกับแต่ละตัวอย่าง
‫แต่ไม่ thats จุด.
‫เราสามารถพิจารณาเมตริกการประเมินได้ในภายหลัง
‫ประเด็นคือเราได้แปลงแบบจำลองของเรา เรื่องราวข้อมูลของเราจากการไม่เป็นตัวเลขเป็นตัวเลขทั้งหมด
‫และนั่นทำให้เราสามารถปรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้
‫ตอนนี้เราได้ครอบคลุมแล้วว่า
‫เราได้แปลงข้อมูลทั้งหมดของเราเป็นตัวเลขแล้ว
‫จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามีค่าหายไป?
‫มาลองดูกันในวิดีโอหน้า