‫Welkom terug.
‫In de laatste video hebben we gezien hoe niet-numerieke gegevens kunnen worden omgezet in numerieke gegevens.
‫Op die manier zouden we een machine learning-model kunnen passen of er op zijn minst een krijgen om te proberen enkele patronen in onze gegevens
‫te achterhalen.
‫In deze moeten we uitzoeken wat we kunnen doen als we missende waarde hebben gecreëerd.
‫Een kleine rubriek hier.
‫Wat als er ontbrekende waarden zijn?
‫Er zijn twee manieren om met ontbrekende gegevens om te gaan.
‫Laten we dat hier neerzetten, eigenlijk.
‫Dus we gaan er een.
‫Het vult ze met een bepaalde waarde, ook wel berekening genoemd.
‫Dus dit is wanneer je bijvoorbeeld wat voorbeelden hebt en er informatie ontbreekt.
‫Je zou het met wat waarde kunnen vullen.
‫Dat heet het invoeren van gegevens.
‫De andere is om de monsters met ontbrekende gegevens helemaal te verwijderen.
‫Nu moet bekend zijn dat er geen echt goede manier is om volledig om te gaan met ontbrekende gegevens.
‫Als u ontbrekende gegevens met enige waarde vult, gaat u een soort van niet-raciale gegevens in
‫uw dataset introduceren.
‫En als je steekproeven met ontbrekende waarden verwijdert, nou, dan ga je min of meer met minder
‫steekproeven werken.
‫Dus in de echte wereld heb je niet altijd volledige datasets.
‫Maar als je te maken hebt met ontbrekende gegevens, is het nog steeds een groot onderzoeksgebied hoe je dat moet doen.
‫Maar we gaan in principe deze twee manieren doornemen om het uit te zoeken, zodat we op zijn minst een
‫machine learning-model kunnen krijgen dat werkt met gegevens die ooit ontbrekende waarden hadden.
‫Dus om dat te zeggen, hebben we een dataset nodig met ontbrekende waarden.
‫Dus gelukkig is hier iets dat ik eerder heb voorbereid.
‫Mijn mooie Google-blad, dat is uit Pfeifle-autoverkoopgegevenssets die hier gegevens missen.
‫We blijven ver weg gaan.
‫Wat hebben we gedaan?
‫Iemand heeft ons gefaald bij het opnemen met deze dataset.
‫En dit is vaak wat je in de echte wereld vaak zult zien als je in
‫datasets werkt, je hebt deze voorbeelden.
‫Dus zoals een rij 101 mist de kleur van de auto, maar het heeft al het andere.
‫Nou, dat is in orde.
‫Laten we eens kijken hoe we ermee zouden werken.
‫Dus het eerste wat we doen is autoverkopen importeren, ontbrekende gegevens.
‫We gaan het iets leuks en gemakkelijks noemen.
‫Ontbrekende autoverkoop is gelijk aan PD gelezen, zie als V en onthoud, alles in de gegevensmap staat misschien niet op
‫uw machine, maar in mijn geval wel.
‫Autoverkoop verlengd.
‫De mijne heet missing data dot c v.
‫Prachtig.
‫Ik ga autoverkopen missen.
‫Ik ga naar de kop ervan kijken.
‫Mooi.
‫Excellent.
‫Dus we hebben het hier.
‫Het lijkt er niet op dat er gegevens ontbreken, maar het is een heel snelle manier om te berekenen of het
‫de verkoop van auto's is.
‫Het gemak van het hebben van een onafhankelijk dataframe is dat we fietstassenfuncties kunnen aanroepen als elke vorm
‫niet of naam is.
‫Ik denk dat in pand zoals het Nann heet, als we dit importeren, het zal vullen met Nairne.
‫Dus zoiets als Nann.
‫Ik zal dat daar blanco houden.
‫Dus we gaan horen dat het een grote som is, en dit zal ons laten zien hoeveel ontbrekende waarden er zijn.
‫Dus laten we gaan verschuiven naar.
‫Dus in de merkkolom ontbreken 49 waarden in de kleurkolom, deze 50.
‫En dan zeggen de andere kolommen ongeveer 50 oneven ontbrekende waarden in elke kolom.
‫Oke.
‫Laten we proberen het om te zetten in getallen.
‫Laten we proberen onze, net als in de vorige videogegevens, om te zetten in getallen.
‫Wat we zouden kunnen doen is hier een beetje vals spelen.
‫We gaan omhoog.
‫We komen hier bij de code die we eerder hadden.
‫We gaan dit gewoon kopiëren.
‫En dit is een van de weinige keren dat ik je toesta om code te kopiëren om hier wat tijd te besparen.
‫Ga hier.
‫Maar eerst denk ik dat we dit misschien moeten transformeren, er X en Y van maken.
‫Omdat we het anders bij de verkeerde uitgang gaan gebruiken.
‫Dus laten we dat doen.
‫We hebben een nieuwe X en Y, X en Y nodig.
‫En we willen dat X gelijk is aan autoverkopen, ontbrekende stippenprijs, we gaan hetzelfde opnieuw doen.
‫We gaan het voorbeeld gebruiken om deze vier kolommen te gebruiken om de prijskolom te voorspellen.
‫Dus prijstoegang is gelijk aan één of Y is gelijk aan ontbrekende autoverkopen.
‫En we gaan dit de prijskolom geweldig krijgen.
‫Ik ga dit proberen en kijken wat er gebeurt.
‫Waarde fout.
‫Hm.
‫Waarom is dit zo?
‫We hebben eerder geprobeerd om exact dezelfde coda's te maken.
‫Je zag me kopiëren en plakken dat we X hebben.
‫Waarom denken we dat dat niet werkt?
‫Input bevat naam, hmm natuurlijk, daarom miste ik autoverkopen.
‫Laten we het bekijken.
‫Zullen ze het ons laten zien en dan.
‫Ja het zal.
‫Dus we hebben tenminste één man die we hier kunnen zien.
‫In de merkkolom staan ongeveer negenenveertig van deze namen in hun kleurkolom, de kilometertellerdeuren en
‫prijs.
‫Het zijn er 50.
‫Dus wat we moeten doen, is voordat we onze gegevens zelfs in getallen kunnen omzetten, dat we iets moeten
‫doen met deze ontbrekende waarden.
‫Dus laten we eens kijken hoe we dat kunnen doen.
‫Er zijn een paar manieren.
‫De eerste is dat we ontbrekende gegevens kunnen vullen met panda's.
‫Laten we dit eens bekijken.
‫Maak een andere kop opvulling die ontbreekt zou in deze optie een film kunnen plaatsen, ontbrekende gegevens met panda's.
‫Eens kijken wat we kunnen doen, zodat we de nachtkolom kunnen vullen.
‫We doen dit voor elke kolom, vullen de kolom daadwerkelijk, en dan gaan we autoverkopen missen.
‫Wat we zouden kunnen doen, is dat elke categorische kolom het zal vullen.
‫Ontbrekend, delend een van de andere zoals numeriek, kunnen we het gewoon vullen met de betekenis van de kolom.
‫Weet je nog hoe ik zei dat het voelen van data nooit een perfecte oefening is.
‫Dus als er ontbrekende waarden zijn en je vult het met iets, zal het nooit perfect zijn,
‫alsof je daar echt de echte waarde had.
‫Maar er zijn een paar dingen die net als niveau één manieren zijn om gegevens te vullen, zoals een categorische, je zou het
‫kunnen vullen met het missen van een numerieke oproep en je zou het kunnen vullen met de belangrijkste zoals het gemiddelde van
‫die kolom, zoals eventuele ontbrekende waarden zal het gemiddelde van die kolom hebben.
‫Dus ze zijn niet te ver verwijderd van de rest van de waarden in de je voelt het niet met
‫een enorm uitbijterwaarde.
‫Laten we eens kijken hoe dat eruit zal zien, laat het voelen en ik gaan we missen en dan
‫gaan we naar de plaats is gelijk aan waar, want we willen dat het meteen gebeurt en we gaan de kolom vullen.
‫We gaan hetzelfde doen.
‫Autoverkopen ontbreken.
‫We gaan de kleurcode halen en ze vullen in en we kunnen precies hetzelfde doen als we naar Bob
‫gaan, omdat ze allebei categorisch gelijk zijn aan de plaats.
‫Echt, geweldig.
‫We gaan de kilometertellerkolom vullen.
‫Onthoud dit als we het hier in volgorde doen, dus gaan we kleur maken.
‫Ik wil de kilometertellerkolom niet vullen.
‫Misschien doen we de belangrijkste hier.
‫Autoverkoop dus.
‫Vermist, hoe zouden we dit doen?
‫Ik wil het vullen.
‫Ik wil niet.
‫OK, en we moeten dat kleine kruid zeggen, waarom op dit moment invullen?
‫We willen het hoofd krabben, autoverkopen, ontbrekende kilometerteller.
‫OK, en dit kan een gezin blijken te zijn, oh, het is eigenlijk vrij eenvoudig.
‫Maine overdenkt het, klassieke emplace is gelijk aan waar.
‫Oké, en dan, tot slot, willen we de.
‫Tor Collum.
‫Alles buiten is ook anders, omdat we eerder zeiden dat het een soort categorie kan zijn, maar wat we
‫zouden kunnen doen is omdat een meerderheid van de deuren het leuk vindt, laten we zeggen, als we hierheen gaan, we het bekijken.
‫Autoverkopen, hoeveel deuren heeft een gemiddelde auto volgens u?
‫Zoals, als je moest raden hoeveel deuren, een willekeurige auto, hoeveel deuren hij heeft?
‫Ik ga zeggen dat Madonna het daar min of meer met me eens is.
‫Dus we zijn zo aardig om de ontbrekende auto's, de ontbrekende deurwaarden in ons dataframe met vier te vullen.
‫Dus vul een mooie en simpele vier in plaats is gelijk aan waar.
‫Prachtig.
‫Laten we het nog eens bekijken, het frame nog eens bekijken, dus we willen autoverkopen, hoe ziet het eruit?
‫Autoverkopen ontbreken en ik weet niet hoeveel ontbrekende waarden we nu hebben?
‫Prachtig.
‫Dus alle functiekolommen, dus maak gekleurde kilometertellerdeuren, staan allemaal vol met waarden, behalve de prijskolom.
‫Nu hebben we deze expres weggelaten omdat de prijzen speciaal zijn omdat het degene is die we proberen
‫te voorspellen.
‫Wat we kunnen doen, is gewoon de roos verwijderen uit ons dataframe met ontbrekende prijswaarden.
‫We gaan dus wat gegevens verliezen, maar het is moeilijk om echt iets te voorspellen als het geen label
‫heeft.
‫Dus laten we dat doen.
‫Verwijderen.
‫Roos met ontbrekende juiste waarde, zodat we dit kunnen doen.
‫Autoverkopen die ontbraken kregen een daling en ik is gelijk aan waar en dat zou gewoon de prijsstijging moeten verwijderen of de waarden in het dataframe, de
‫roos in het dataframe, die geen prijswaarde hebben.
‫Laten we het nog een keer controleren.
‫Autoverkopen ontbrekende DOT is en ik heb wat moois gekregen.
‫We hebben dus geen ontbrekende waarden meer in ons dataframe.
‫Dus wat dit betekent is dat we een beetje verloren hebben.
‫We hadden wel duizend ronden van de start.
‫Nu hebben we er negenhonderdvijftig.
‫We hebben 50 monsters verloren door het opofferen van het invullen van alle gegevens en het verwijderen van monsters die geen label
‫hebben, a. k. A. de prijskolom.
‫Dus laten we nu onze code terugbrengen van voor de code die werd uitgevoerd.
‫We hebben die walgelijke fout, dus laten we dit naar beneden brengen, we gaan dit
‫opvullen, eigenlijk moeten we onze gegevens opnieuw opsplitsen in X en Lonza X is gelijk aan verkoop, ontbrekende puntdalingprijs.
‫Toegang is gelijk aan één.
‫Dit is echt een goede gewoonte, toch?
‫Het lijkt erop dat we gewoon veel van dezelfde code opnieuw aan het typen zijn.
‫En we zijn meestal wat je dit soort dingen wilt vermijden, maar we zien hoe het is om voortdurend gegevens aan te
‫vullen of gegevens te masseren op een manier die we nodig hebben.
‫Dus hier, ga door met oefenen dat je altijd moet doen, dit is het splitsen van gegevens in X en Y of gegevens en labels.
‫En wat staat hier?
‫Nou, doelgericht denken aan ons categorische probleem, ons classificatieprobleem waar we eerder aan werkten.
‫Laten we nu deze code van eerder kopiëren en plakken.
‫We hadden alle waarden moeten invullen.
‫Dus vingers gekruist dat dit zou moeten werken zoals het voorheen deed.
‫Prachtig.
‫Nu, wat het een soort van gedaan is, is deze output geven in plaats van alleen cijfers uit te voeren, dus wat we
‫zouden kunnen doen is dat we X niet echt nodig hebben om auto's te verkopen.
‫Daar gaan we, dus we kunnen zien dat we nu onze autoverkopen weer hebben omgezet, ontbrekende gegevens in cijfers en die hebben
‫we ingevuld.
‫Dus dat is slechts één optie die u misschien denkt te dragen.
‫Dus ik krijg een lening.
‫Waarom gebruiken we panners?
‫Nou, Parijs is erg veelzijdig en leuk om te gebruiken.
‫Ik vind het erg leuk om panda's te gebruiken, maar we kunnen echt doen wat we net hebben gedaan.
‫Dus vul deze waarden hier in.
‫Oké, we kunnen dit repliceren, wat we hebben gedaan met panda's, met Pulici Getline, dus waarom kijken we daar
‫niet naar?
‫Wat we zullen doen, is dat we daarvoor naar de volgende video zijn gegaan, dus we zullen dit instellen.
‫Optie twee dus.
‫Film Missing Values met zodat ik het niet kan leren.
‫Oké, dus neem een kleine bespreking van wat we daar hebben gedaan, ga terug naar boven en kijk wat we hebben gedaan.
‫Je zou kunnen proberen te spelen met de autoverkopen, ontbrekend dataframe, kijken of je de ontbrekende
‫waarden kunt vullen, spelen met deze functies hier met panda's en dan kijken of je het in getallen
‫kunt omzetten.
‫Maar anders zie ik je in de volgende video.
‫We zullen leren hoe ik ontbrekende waarden in een dataset met PUA kan invullen, zodat ik het kan leren.