‫Bây giờ tôi biết ở cuối video cuối cùng, chúng tôi đã nói rằng chúng tôi sẽ đảm bảo rằng tất cả dữ liệu đã được lấp đầy, giống như
‫không có giá trị nào bị thiếu.
‫Nhưng sau khi xem xét nó, tôi nghĩ rằng nó có ý nghĩa hơn một chút khi đảm bảo rằng tất cả đều là số trước tiên.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm một tiêu đề nhỏ.
‫Chúng tôi sẽ gọi điều này là 1. 1.
‫Đảm bảo rằng tất cả đều là số.
‫Tuyệt vời.
‫Và bây giờ, để bắt đầu, chúng ta cần một bộ dữ liệu khác.
‫Bây giờ, tại sao lại như vậy?
‫Chà, vì bộ dữ liệu bệnh tim của chúng tôi.
‫Cái này ở đây đã là số rồi.
‫Vì thế.
‫Điều đó đang được nói, hãy nhập một tập dữ liệu khác, đó là dữ liệu bán xe đáng tin cậy của chúng tôi.
‫Bây giờ, nếu bạn nhớ điều này ngay từ đầu, loại tiết lộ một chút ở đây, nhưng
‫điều này chỉ có mười hàng.
‫Bây giờ, những gì tôi đã làm là tôi đã đi và sản xuất một phiên bản mở rộng nhỏ của nó, có các tiêu đề giống
‫nhau về màu sắc, đồng hồ đo đường, cửa ra vào và giá cả.
‫Nhưng lần này chúng ta có hàng nghìn hàng.
‫Tôi sẽ không cuộn qua chúng vì điều đó sẽ mất quá nhiều thời gian.
‫Dù sao thì bạn cũng sẽ phải tin tưởng vào tôi.
‫Tôi có thể chứng minh điều đó.
‫Bán ô tô.
‫Hãy nhập nó trả tiền.
‫Đừng đọc CSB.
‫Hãy nhớ rằng, tôi đã chuyển tất cả các tệp CSV của chúng tôi vào một tệp dữ liệu, đây là loại phương pháp hay nhất.
‫Giữ cho thư mục làm việc của bạn ngăn nắp.
‫Bán xe kéo dài chấm csv.
‫Tuyệt vời.
‫Sau đó, chúng ta sẽ xem xét nó.
‫Bán xe chấm đầu.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ tìm ra bao nhiêu có một nghìn.
‫Xinh đẹp.
‫Đã nói với bạn như vậy.
‫Và sau đó chúng ta sẽ xem xét các kiểu dữ liệu tạo ra là một đối tượng, màu sắc là một đối tượng là cửa thống trị
‫và giá cả đều là số nguyên.
‫Và bây giờ đây là các đối tượng bởi vì chúng là chuỗi và chúng là các danh mục, trong khi đây là các
‫giá trị số.
‫Bây giờ những gì chúng ta phải làm vì phần này đảm bảo rằng tất cả đều là số, là trước khi chúng ta có
‫thể chạy một mô hình học máy, chúng ta phải chuyển chúng thành số.
‫Nhưng chỉ để chứng minh điều đó, chúng ta hãy thử dù sao và xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Vì vậy, trước hết, những gì chúng ta sẽ làm là chia dữ liệu thành X và Y.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ sử dụng bốn cột này, làm cửa đồng hồ đo màu sắc, chúng tôi không định giá mà là những thứ này để
‫thử và dự đoán giá của một chiếc xe hơi.
‫Bây giờ có một điều cho chính mình.
‫Điều này thực sự có ý nghĩa?
‫Bạn có thể làm điều đó trong cuộc sống thực?
‫Chúng ta có mong đợi mô hình máy học của mình sẽ giải quyết tốt
‫vấn đề này nếu bạn chỉ được giao cho Honda màu một chiếc Honda màu trắng với 35.431 km trên đồng hồ đo quãng đường và bốn
‫cửa, bạn có thể dự đoán giá là 15.323 đô la không?
‫Có lẽ.
‫Có thể không, nhưng có lẽ bạn cần thêm một chút thông tin.
‫Điều tương tự có thể xảy ra với mô hình học máy của chúng tôi, nhưng dù sao, chúng ta hãy thử và tạo ra một mô hình.
‫Vì vậy, chia thành x, y, chúng tôi muốn ma trận tính năng, vì vậy chúng tôi sẽ đi x bằng với mức giảm doanh số bán
‫xe hơi.
‫Bây giờ chúng ta không muốn cột giá.
‫Ồ, tôi đã thực sự làm được gì.
‫Nhấn phím shift enter.
‫Tôi cảm thấy rất vui vì mức giá cao quý này.
‫Quyền truy cập bằng một và chúng tôi sẽ thực hiện y bằng doanh số bán xe hơi.
‫Bây giờ đây sẽ chỉ là cột giá vì chúng tôi muốn sử dụng X để dự đoán Y.
‫Và sau đó chúng tôi cũng sẽ chia thành.
‫Tập huấn luyện và kiểm tra được chia thành tập huấn.
‫Và thử nghiệm.
‫Vì vậy, x train x test y train y test bằng chúng ta đã thấy điều này trước khi phân chia thử nghiệm train.
‫Chúng tôi sẽ vượt qua nó x, chúng tôi sẽ vượt qua nó y và chúng tôi sẽ vượt qua nó kích thước bài kiểm tra bằng.
‫Chúng tôi sử dụng 20% số hàng cho tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng ta hãy cố gắng xây dựng một mô hình học máy sẽ học trên dữ liệu đào tạo.
‫Vì vậy, chuyến tàu X và chuyến tàu Y và sau đó dự đoán trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Được rồi.
‫Xây dựng mô hình học máy.
‫Bây giờ, lần này, chúng tôi sẽ sử dụng một khu rừng ngẫu nhiên.
‫Nhưng tôi muốn bạn đoán xem khu rừng ngẫu nhiên này có thể được sử dụng để làm gì.
‫Vì vậy, chúng tôi đang đi từ nhập khẩu tổng thể lốc xoáy, hồi quy rừng ngẫu nhiên.
‫Và nếu bạn nhớ, trong quy trình làm việc của chúng tôi, chúng tôi đã dự đoán một vấn đề phân loại.
‫Bây giờ, hồi quy rừng ngẫu nhiên này giống như một rừng ngẫu nhiên của bộ phân loại, nhưng lần này nó có thể dự đoán một con số, đó là những
‫gì chúng tôi đang cố gắng thực hiện.
‫Chúng tôi đang cố gắng dự đoán giá của một chiếc ô tô, dựa trên một số thuộc tính về nó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhập một mô hình hồi quy và chúng tôi sẽ thiết lập nó lần này.
‫Thay vì tự gọi nó, chúng ta sẽ gọi nó là mô hình, hồi quy, đẹp đẽ, và sau đó chúng ta sẽ đi theo mô hình phù hợp.
‫Chúng tôi muốn đào tạo nó trên dữ liệu đào tạo, vì vậy nó sẽ tìm hiểu các mẫu, mối quan
‫hệ giữa các biến X và giá, nhãn và sau đó chúng tôi sẽ cho điểm nó được đánh giá trên dữ liệu kiểm tra.
‫Tại sao phải kiểm tra ngay bây giờ?
‫Nó đẹp như thế nào?
‫Đây là sức mạnh của quy mô học phải không?
‫Chúng tôi có thể đào tạo, tạo ra một trình đào tạo mô hình và điều hành nó.
‫Đánh giá nó trong bốn dòng mã.
‫Chúng tôi thực sự có thể làm điều đó với ít hơn, nhưng bốn dòng mã là khá - tốt để xây dựng một mô hình
‫học máy hoàn chỉnh.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Ôi không.
‫Chúng tôi có một lỗi.
‫Có chuyện gì vậy?
‫Lỗi giá trị.
‫Chúng tôi đã mong đợi điều này, mặc dù, phải không?
‫Lỗi giá trị không thể chuyển đổi chuỗi thành Nissan float.
‫Bây giờ chúng ta thấy những gì đã xảy ra là bây giờ mô hình học máy không thể xử lý các chuỗi.
‫Vì vậy, như chúng ta đã biết, chúng ta phải chuyển chúng thành số.
‫Vậy hãy cùng SRC tìm hiểu chúng ta làm điều đó như thế nào nhé.
‫Bây giờ chúng ta sẽ xem xét một phần nhỏ này trong việc chuyển các danh mục, tạo màu sắc thành các con số với khoản vay SRC
‫và có vẻ như bạn phải mất một chút thời gian để bắt đầu, nhưng chúng ta sẽ vượt qua nó, chúng ta sẽ xem mã
‫đang hoạt động và sau đó chúng ta sẽ xem lại nó và xem những gì nó thực sự đang làm.
‫Vì vậy, từ SRC, học tiền xử lý dấu chấm src learning có một số mô-đun hợp lý mà mỗi mô-đun thực hiện một số việc
‫khác nhau.
‫Một bộ mã hóa nóng.
‫Ô .. cái đó là gì thế.
‫Chúng tôi chưa từng thấy điều đó trước đây.
‫Chúng tôi sẽ đưa ra một bình luận nhỏ ở đây về những gì chúng tôi sẽ làm để biến các danh mục thành các con số.
‫Tuyệt vời.
‫Từ SRC tìm hiểu chấm soạn.
‫Nhập biến đổi cột.
‫Tôi tự hỏi điều đó làm gì.
‫Bạn có thể đoán được máy biến áp cột có chức năng gì, nhưng trước tiên chúng ta sẽ xem nó hoạt động như thế nào.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ xác định các tính năng phân loại của chúng tôi.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, các đặc điểm phân loại của chúng tôi là tạo ra màu sắc.
‫Và một điều khó khăn là cửa ra vào.
‫Bây giờ bạn có thể đang nghĩ, tại sao?
‫Cửa ra vào?
‫Hãy quay trở lại.
‫Hãy xem nó.
‫Cửa cho năm, bốn, bốn, ba.
‫Hừ!
‫Tại sao thế này?
‫Vâng, chúng ta hãy xem nó.
‫Bán ô tô.
‫Số lượng cửa không có giá trị.
‫Thật an toàn khi cho rằng cửa là số.
‫Đúng.
‫Bởi vì chúng ta có bốn, năm và ba như một giá trị.
‫Nhưng nó cũng mang tính phân loại vì bạn có thể đi những chiếc ô tô có bốn cửa phù hợp với loại này.
‫Ô tô có năm cửa phù hợp với loại này.
‫Vì vậy, 79 người trong số họ và ô tô có ba cửa phù hợp với danh mục này.
‫Vì vậy, có 65 trong số đó.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng ta, chúng ta sẽ coi những cánh cửa như một thứ phân loại.
‫Và tôi chỉ liên tục gửi thư rác các lệnh.
‫Vì vậy, sổ ghi chép tiết kiệm.
‫Nó giống như tôi đã ăn sâu nó vào thói quen, giống như việc nhấn shift và enter để tự chạy.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có ba tính năng phân loại, đẹp.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ làm cho biến nhỏ này được gọi là một biến nóng.
‫Chúng tôi sẽ tận dụng lợi thế của một lớp mã hóa nóng mà chúng tôi đã nhập.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ giải thích rằng ở đó và chúng tôi sẽ tạo ra một biến nhỏ gọi là máy biến
‫áp, và sau đó cái này sẽ sử dụng máy biến áp cột.
‫Điều này sẽ chấp nhận một danh sách các bộ giá trị có tên.
‫Vì vậy, trong trường hợp này, chúng tôi sẽ gọi nó là một biến nóng và sau đó chúng tôi sẽ chuyển biến áp thực tế mà chúng tôi muốn
‫sử dụng, đó là một biến nóng mà chúng tôi vừa khởi tạo.
‫Và chúng tôi sẽ định dạng nó để đảm bảo rằng nó có khoảng cách đẹp và chúng tôi sẽ chuyển nó vào danh
‫sách các tính năng mà chúng tôi muốn chuyển đổi.
‫Và cuối cùng, chúng ta không cần điều đó.
‫Hãy mang điều đó trở lại.
‫Tôi có nhiều thứ ở khắp nơi ở đây.
‫Mang điều đó trở lại.
‫Tuyệt vời.
‫Và ở đây, chúng ta sẽ chuyển một biến hoặc tham số cuối cùng đến máy biến áp cột được gọi là
‫nhắc nhở bằng truyền qua.
‫Xinh đẹp.
‫Và sau đó chúng ta sẽ có một chút thay đổi ở đây.
‫Chúng tôi giữ X đã chuyển đổi, về cơ bản sẽ là phiên bản của dữ liệu X của chúng tôi.
‫Hãy xem X về cơ bản được biến đổi thành x mà chúng ta không muốn tất cả những điều đó sẽ xảy ra.
‫Phiên bản của điều này ngoại trừ chuyển đổi thành số.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có máy biến áp của chúng tôi ở đây.
‫Và đây là nơi chúng ta sẽ đến.
‫Biến đổi, phù hợp, biến đổi trên X, và sau đó chúng ta sẽ xem xét X đã biến đổi.
‫Chà, chúng tôi có một số cú pháp không hợp lệ.
‫Chúng tôi có một dấu phẩy ở đây.
‫Tên lỗi biến đổi không được xác định cổ điển.
‫Máy biến áp.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, điều này đang phun ra một mảng.
‫Có lẽ nếu chúng ta đặt điều này vào khung dữ liệu, điều đó sẽ có ý nghĩa.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi PD dot dataframe xem liệu chúng ta có thể thực sự chuyển đổi x hay không.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bạn có thể nhìn vào điều này đang diễn ra, Đây là cái quái gì vậy?
‫Nhưng nếu chúng ta mang X trở lại, chúng ta sẽ thấy những gì.
‫Đầu chấm hoạt động khi phóng to một chút.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ phải tiếp tục tăng lên và xuống một chút.
‫Nhưng những gì đã xảy ra là bởi vì chúng tôi đã nói với dòng thứ hai rằng, này, màu sắc và cửa ra vào là các danh mục,
‫những gì mã này ở đây đã làm đã biến đổi nó một cách cụ thể và mã hóa nó.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã chuyển đổi các cột tạo màu và cửa thành một biến nóng và được mã hóa.
‫Nhưng cột công tơ mét ở đây bạn có thể thấy các con số thực sự vẫn giống nhau.
‫Vì vậy, 3543 một.
‫Chuẩn rồi.
‫Năm 192714.
‫Chuẩn rồi.
‫Đúng, chính xác.
‫Vì vậy, cột công tơ mét không bị thay đổi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn lại ở đây.
‫Lý do tại sao màu sắc và cửa đã được thay đổi là vì chúng tôi xác định chúng ở đây.
‫Chúng tôi đã tạo một bộ mã hóa nóng nhất.
‫Chúng ta sẽ xem đó là gì trong giây lát.
‫Sau đó, chúng tôi đã tạo ra một máy biến áp sử dụng máy biến áp cột.
‫Vì vậy, về cơ bản điều này đang nói, này, máy biến áp cột, hãy lấy một bộ mã hóa nóng và áp dụng nó cho
‫các tính năng phân loại.
‫Và đối với phần còn lại của các cột mà bạn thấy vượt qua, đừng làm bất cứ điều gì với những cột đó.
‫Và sau đó những gì chúng tôi đã làm là tạo ra, biến đổi X và phù hợp với máy biến áp của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy biến đổi phù hợp với dữ liệu X của chúng tôi.
‫Bây giờ, đó là một loại rất lớn ở đó, và bạn có thể đang nghĩ, một bảng mã nóng thậm chí có
‫nghĩa là gì?
‫Vâng, chúng ta hãy xem xét.
‫Chúng tôi sẽ đi đến bài phát biểu quan trọng của chúng tôi.
‫Tóm lại, đây là một kiểu mã hóa nóng, nếu chúng ta có bốn chiếc ô tô.
‫Vì vậy, ô tô không một, hai, ba, và các màu đó là đỏ, xanh lá cây, xanh lam và đỏ.
‫Nếu chúng ta muốn nó nóng, hãy mã hóa nó.
‫Vì vậy, về cơ bản hãy chuyển các danh mục thành số.
‫Nó sẽ trông giống như thế này.
‫Đây là những gì một mã hóa nóng làm.
‫Chúng tôi có ô tô số 0 và vì màu của ô tô số 0 là màu đỏ, mũi tên nhỏ này ở đây có thể là mã mà chúng
‫tôi đã sử dụng để biến đổi khung dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, để chuyển đổi danh mục của chúng tôi thành số.
‫Vì vậy, đây là một trong những mã hóa nóng.
‫Vì vậy, bởi vì số 0, màu là đỏ, nó nhận được một và nó nhận được 0 cho hai loại còn lại và màu xanh
‫lá cây cũng vậy.
‫Nhưng lần này bởi vì nó là màu xanh lá cây, nó nhận được một số 0 cho màu đỏ và một cho một màu xanh lá cây và một số 0 cho màu xanh lam.
‫Màu xanh giống hệt nhau.
‫Số 0 đối với màu đỏ, số 0 đối với màu xanh lá cây và số 0 đối với màu xanh lam vì đó là xe màu xanh lam.
‫Và cuối cùng, bởi vì chiếc xe số ba cũng có màu đỏ, nó có một chiếc giống như chiếc xe số 0 và có số 0 và số 0 cho
‫màu xanh lá cây và xanh lam.
‫Bây giờ, đó là những gì chúng tôi đã làm ở đây, ngoại trừ không chỉ với cột màu.
‫Chúng tôi đã làm điều đó với cột Make và the Doors.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi có tất cả các 012 lên đến 11 tính năng với số không và số một.
‫Bây giờ những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã mã hóa các thông số khác nhau của mỗi mẫu, vì vậy Honda, Màu trắng
‫và một số cửa thành số không hoặc số một.
‫Vì vậy, bây giờ điều tuyệt vời là dữ liệu của chúng tôi.
‫Tất cả đều là số.
‫Vậy chúng ta có thể làm gì?
‫Chà, chúng ta sẽ có thể phù hợp với một mô hình.
‫Nhưng chỉ trong trường hợp điều đó không rõ ràng.
‫Chúng tôi có một cách nữa để chúng tôi có thể làm điều này.
‫Và bây giờ.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đi bằng của giả.
‫Có một chức năng ở gấu trúc được gọi là Get Dummies, giống như một kiểu mã hóa nóng.
‫Nhưng tôi không chắc.
‫Tôi thực sự không chắc tại sao nó được gọi là hình nộm.
‫Tôi chỉ biết rằng chức năng này là lấy hình nộm.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đi hình nộm, PD sẽ không nhận được hình nộm và chúng tôi muốn chuyển đổi doanh số bán xe hơi.
‫Chúng tôi chuyển một danh sách các cột mà chúng tôi muốn biến đổi hoặc biến thành hình nộm.
‫Vì vậy, đây, những cánh cửa.
‫Bây giờ chúng ta hãy nhìn vào những hình nộm.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, tôi nghĩ bởi vì cửa.
‫Dawes là số.
‫Nó không hoạt động ở đây.
‫Nhưng đây là những gì chúng ta có thể thấy những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, chúng tôi đã không có.
‫Mike.
‫BMW là số không.
‫Vì vậy, đó là một chiếc Honda.
‫Nó có số 0 đối với Nissan, 0 đối với Toyota và có số 0 đối với màu đen, xanh lam, xanh lục, đỏ và trắng.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đã làm qua điều này, tất cả những gì đã hoàn thành là biến phần tạo và màu thành các số không và các số một.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, bây giờ tất cả dữ liệu của chúng tôi đều ở dạng số không và số một, hãy thử và trang bị lại mô hình.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi.
‫Không có ngẫu nhiên không gieo hạt khi chúng tôi có 42 chỉ để kết quả của chúng tôi có thể lặp lại.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng X được chuyển đổi ở đây.
‫Vì vậy, cái này ở đây thay vì X.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó x đào tạo.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập một dữ liệu đào tạo và kiểm tra mới tương đương với phân tách kiểm tra đào tạo.
‫Chúng ta sẽ vượt qua nó được biến đổi X và Y có thể giữ nguyên vì Y đã là số.
‫Và sau đó chúng ta sẽ có các bài kiểm tra.
‫Kích thước bằng 0. 2.
‫Xuất sắc.
‫Và sau đó chúng ta có thể đi mô hình phù hợp, x đào tạo.
‫Xe lửa Y.
‫Xinh đẹp.
‫Nó đã làm việc.
‫Và bây giờ chúng ta hãy đánh giá nó.
‫Điểm mô hình.
‫Thử nghiệm X.
‫Y thử nghiệm.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ nó đã hoạt động, phải không?
‫Vì chúng tôi sử dụng X đã biến đổi và bởi vì ở đây chúng tôi đã thực hiện một đoạn mã nhỏ này ở đây
‫để biến đổi dữ liệu của chúng tôi từ dạng phân loại thành số.
‫Và trước đây mô hình của chúng tôi không thể chuyển đổi phao thành hoặc dây thành phao cho Nissan.
‫Vì vậy, khi chúng tôi sử dụng biến X đầu tiên của mình ở đây.
‫Dữ liệu của chúng tôi vẫn ở dạng phân loại, vì vậy vẫn sử dụng chuỗi để đại diện cho một mẫu.
‫Chuyện gì đã xảy ra thế?
‫Nó lỗi nó ra.
‫Có một lỗi giá trị.
‫Nhưng bây giờ ngay tại đây khi chúng ta chạy cùng một mô hình mã phù hợp với x train, y, train và score, chúng ta không gặp bất
‫kỳ lỗi nào y vì dữ liệu của chúng ta đều là số.
‫Bây giờ, đối với điểm này ở đây, nếu chúng ta tưởng tượng điểm tốt nhất bạn có thể nhận được là 1. 0.
‫Mô hình có thể đã không làm điều đó tốt như nó có thể làm.
‫Nhưng hãy nhớ rằng chúng tôi đã nói về điều đó nếu bạn xem dữ liệu này ở đây.
‫Chiếc Exciter.
‫Và bạn đã cố gắng sử dụng điều này để dự đoán giá của chiếc xe.
‫Nó có lẽ sẽ khá khó khăn.
‫Vì vậy, có thể người mẫu đã tìm thấy một số mẫu, nhưng chúng không tuyệt vời như vậy vì không
‫có quá nhiều thông tin về mỗi mẫu.
‫Nhưng đó không phải là vấn đề.
‫Chúng ta có thể xem xét các chỉ số đánh giá sau.
‫Vấn đề ở đây là chúng tôi đã chuyển đổi mô hình của mình, câu chuyện dữ liệu của chúng tôi từ không phải là số sang hoàn
‫toàn bằng số và điều đó đã cho phép chúng tôi phù hợp với mô hình học máy trên đó.
‫Bây giờ chúng tôi đã đề cập đến điều đó.
‫Chúng tôi đã chuyển đổi tất cả dữ liệu của mình thành số.
‫Điều gì xảy ra nếu thiếu các giá trị?
‫Hãy cùng kiểm tra nó trong video tiếp theo.