‫Oké, je hebt het gehaald.
‫Kijk eens hoe ver we zijn gekomen.
‫We hebben een absoluut groot deel van de cycloonbibliotheek behandeld en we gaan het nog steeds afmaken.
‫We zijn toe aan het laatste deel om alles op een rijtje te zetten.
‫We hebben een end-to-end workflow doorlopen.
‫We hebben gezien hoe we de gegevens gereed kunnen maken.
‫We hebben gezien hoe we het juiste machine learning-model voor onze problemen kunnen kiezen.
‫We vullen het aan de gegevens.
‫We gebruiken het om voorspellingen te doen.
‫We hebben een getraind model geëvalueerd.
‫We hebben een afvoermodel verbeterd.
‫We hebben een getraind model opgeslagen en geladen.
‫Laten we dit alles, dit alles combineren.
‫Zouden we het kunnen?
‫Laten we nu een kleine kop zeven Bono maken om het allemaal samen te voegen.
‫Ten eerste.
‫Geef jezelf een schouderklopje, want we hebben veel behandeld.
‫En tot nu toe lijkt het overal te zijn waar het is.
‫Maar maak je geen zorgen.
‫Dit is hoe machine learning-projecten vaak beginnen als een hele reeks verschillende experimenten en
‫overal code.
‫En als je eenmaal iets hebt gevonden dat werkt, begint het verfijningsproces.
‫En hoe zou dit verfijningsproces er nu uitzien?
‫Laten we ons goede oude regressieprobleem van autoverkopen gebruiken, a. k. A. het voorspellen van de verkoopprijs
‫van auto's.
‫We gebruiken dat als voorbeeld en om dingen op te ruimen.
‫We gaan Saikat-leningen gebruiken.
‫Laten we eens kijken naar de pijplijn om dingen op te ruimen.
‫We gaan de pipeline-klasse gebruiken.
‫Nu kun je je voorstellen dat Pipeline een manier is om een aantal verschillende socketleningprocessen in één klap aan elkaar
‫te rijgen.
‫Dus vergelijkbaar met het schrijven van een functie.
‫Rechts.
‫Je krijgt een aantal verschillende stappen en je zet ze bij elkaar.
‫Pijplijn van Transformers met de finalist Minor.
‫Dus een transformator of transformatoren, een. k. A. gegevens transformeren.
‫Gegevens gereed maken.
‫En dan een definitieve schatting.
‫Onze geschatte herinnering in sike hit-leenvoorwaarden is een machine learning-model.
‫Dus ter verfrissing, dit zijn onze autoverkoopgegevens, duizend roos.
‫En er ontbreken hier wat gegevens, toch?
‫Dus er ontbreekt hier.
‫Hier ontbreekt.
‫En wat we proberen te doen is het gebruik van gekleurde kilometertellerdeuren om de verkoopprijs van auto's te voorspellen.
‫Nogmaals, deze gegevens zijn onvolmaakt, want zou je dit kunnen doen?
‫Kun je dit uitzoeken als je genoeg tijd hebt?
‫Je zou waarschijnlijk realistisch gezien nog een paar parameters nodig hebben, een paar meer details over de auto's voordat je
‫zou kunnen bedenken voor hoeveel ze zouden verkopen.
‫Dus laten we erover beginnen te praten.
‫Laten we beginnen met de code om mee te beginnen.
‫Importeer de gegevens opnieuw, ga gegevens betalen.
‫Lees, zegt V.
‫Punt, punt.
‫We hebben het opgeslagen in onze gegevens, Vohra autoverkoop uitgebreid online, de gegevensmap is niet hoger in de keten.
‫Nou ja, autoverkopen.
‫Daar gaan we.
‫Autoverkopen, uitgebreide gegevens ontbreken.
‫Dat is wat we willen.
‫Dan gaan we kijken.
‫We zullen er snel naar kijken.
‫Prachtig.
‫Dit is dus gewoon opnieuw importeren.
‫CSB vallen die we hier hebben.
‫Wat zeiden we nu?
‫We zeiden dat we deze kolommen wilden gebruiken, dus deze vier kolommen om de prijskolom te voorspellen.
‫We zullen onze gegevenstypen bekijken.
‫Dus we hebben make, dat is een object dat een string is, hun kleur, dat is een object
‫dat een string is, hun kilometertellerdeuren en prijs, en we hebben het er een beetje over gehad dat deuren ook een categorie zijn.
‫Dus kilometerteller is onze numerieke kolom.
‫En weet u nog wat wij voor onze gegevens moeten doen?
‫We moeten ervoor zorgen dat het allemaal in numeriek formaat is voordat we er een machine learning-model op kunnen
‫bouwen.
‫En er is nog een kleine wegversperring die we ook hebben voordat we een machine learning-model kunnen bouwen, en
‫dat cijfer is N. A.
‫Zo is nu dat sommige we nu waarden hebben in sommige van onze terwijl al onze kolommen.
‫We hebben 50 ontbrekende ontbrekende gegevenspunten in elk van onze kolommen.
‫Dus dat is ook een grote nee-nee met machine learning-modellen.
‫We moeten ervoor zorgen dat de gegevens numeriek zijn en dat er geen ontbrekende waarden zijn om terug te verwijzen naar
‫onze keynote.
‫Alle gegevens moeten numeriek zijn.
‫Dit zijn dingen om te onthouden.
‫En er mogen geen ontbrekende waarden zijn.
‫OKE.
‫Laten we het bekijken.
‫Dus wat we moeten doen is, als we dit allemaal willen samenvoegen, we hebben dit eerder gedaan, we hebben
‫gevoelsgegevens opgeslagen, we hebben het zien converteren.
‫Maar deze keer willen we daarvoor een pijplijn gebruiken.
‫Dus de psychische lijnen, pijplijnen, de belangrijkste import zijn stappen, wat een lijst is die een tunnel bevat met de stapnaam
‫en actie die moet worden ondernomen.
‫We gaan dit zo zeggen, maar we praten er gewoon doorheen.
‫En in ons geval zijn onze stappen wat onze stappen zijn. Eerst moeten we de ontbrekende gegevens invullen.
‫En converteer de gegevens vervolgens naar getallen en bouw er vervolgens een machine learning-model op.
‫Dus laten we het hier doen.
‫Deze wil ik doen.
‫Het zit dus allemaal in één cel.
‫Laten we onze stappen hier zetten.
‫Wat we moeten doen.
‫Stappen die we allemaal in één cel willen doen.
‫Kunnen we het allemaal in één cel doen?
‫Want om dit te doen, kostte het nogal wat werk.
‫Maar laten we zeggen dat dit is wat we doen.
‫Dit is ons verfijningsproces met behulp van pijpleidingen.
‫Dus stap één is het invullen van ontbrekende gegevens en stap twee is het converteren van gegevens naar getallen.
‫Prachtig.
‫En dan is stap drie het bouwen van een model op de data.
‫Oke.
‫Knokkels kraken, vingers klaar maken.
‫Laten we hem doen.
‫En als het lijkt alsof ik hier behoorlijk snel doorheen ga, laat me je vertellen, er is hier niets dat
‫we niet hebben behandeld, behalve de pijpleiding.
‫Maar wat we hebben geleerd in de vorige video's, je wordt toegevoegd aan Duse en leest de documentatie hier.
‫Wat is er precies aan de hand?
‫Dus Pender's importeren is betaaldag omdat we dit allemaal in één cel willen doen.
‫En dan van české lening dot com pose.
‫Herinner je je de kolomtransformator nog?
‫En dan van de SCCA-lijn, hier gaan we de pijplijnklasse importeren waarvan we hier
‫gaan profiteren.
‫Importeer pijplijn en dan van SCCA-lijn, niet toerekenen we gaan een eenvoudige computer importeren.
‫Dit is wat we gaan gebruiken om onze gegevens toe te rekenen.
‫Vul dus de ontbrekende gegevens in.
‫En dan van české line dot pre-processing.
‫Importeer een hot en Škoda.
‫Dit is wat we gaan doen om onze gegevens naar getallen te converteren of sorry, we gaan gebruiken om ons
‫datasetnummer te converteren.
‫Dus data gereed maken.
‫Dit zijn de imports die we daarvoor gaan gebruiken.
‫Dan is de volgende modellering.
‫Dus van zoals Kaylan ensemble kreeg.
‫Importeer onze vertrouwde willekeurige bossen, teruglopend omdat we het aantal wilden voorspellen en vervolgens van České leerden dat
‫niet te doen.
‫Model selectie.
‫Importeren.
‫Daar verder.
‫Ja, dat ziet er goed uit.
‫Het is bekend dat ik vatbaar ben voor typefouten, in een poging het uit te leggen.
‫En we willen Search Savy lezen omdat we eerder hebben gezien dat grid-zoekopdrachten zijn gebruikt, die zoeken
‫naar een aantal optimale zweefparameters voor onze willekeurige bosagressor.
‫Oke.
‫Nu gaan we willekeurige sayd instellen, dus we importeren num pi als ENPI.
‫We gaan enpi random seed tweeënveertig.
‫Prachtig.
‫Voor de volledigheid, om alles in één cel te doen, gaan we de
‫invoergegevens van de dinosaurus opnieuw importeren en laten we de rijen met ontbrekende labels vallen.
‫Dus data is gelijk aan betaaldag.
‫Niet zien, ja, we zouden Datafolha uitgaan.
‫Dit moet een string zijn en gaan.
‫Autoverkoop.
‫Uitgebreide ontbrekende gegevens.
‫Dat is degene die we zoeken, de duizend rozen versie.
‫En dan om de roos te laten vallen die ontbrekende labels heeft, zal gaan.
‫Gegevens.
‫Dot drop en een subset zal dat gelijk stellen aan de prijskolom, want dat is wat we willen voorspellen.
‫En dat is ons keurmerk.
‫En we gaan in plaats gelijk aan waar.
‫Oke.
‫Dus wat we hebben gedaan, is dat we dit hier hebben gerepliceerd en nu hebben we het laten vallen.
‫De rijen die ontbrekende prijswaarden bevatten.
‫Dus een. k. A. ontbrekende etiketten.
‫Wat we hier gaan doen, is dat we beginnen met het definiëren van de verschillende
‫kenmerken van de dataset en de verschillende transformatorpijplijnen die we op die data willen laten plaatsvinden.
‫Dus als we hier terugkomen, welke transformaties moeten we dan maken?
‫We moeten onze maakkleur veranderen in getallen.
‫We moeten de ontbrekende waarden van alle kolommen hier invullen.
‫En we moeten onze deuren veranderen, want het is ook een categorie.
‫We moeten het veranderen in een waardecategorie.
‫Dus we gaan het echt weten.
‫Vergeet wat ik zei over deuren.
‫Laten we eens kijken wat we eigenlijk doen in de code.
‫Definieer dus verschillende functies en transformatorpijplijnen.
‫Dus voor onze categorische kenmerken is Doors, Doors een speciaal geval omdat het al numeriek is.
‫Categorische kenmerken zijn gelijk aan maken.
‫En kleur.
‫Wat we hier gaan doen, is een categorische trance-vorm creëren.
‫Dit betekent dus dat we de gegevens moeten aanpassen en daarvoor gaan we een pijplijn gebruiken.
‫Dit is de eerste keer dat we een pijplijn zien.
‫Maar eerst komen de stappen in de pijplijn.
‫We gaan vullen met ontbrekende waarden binnen IMPUTES.
‫Dit is dus waar de pijplijninputs stappen ondernemen.
‫Rechts.
‫De een na de ander als een lijst van omverwerpingen.
‫Dus laten we dit zien gebeuren.
‫De naam is Imputes.
‫En we gaan onthouden dat dit de actie is die we moeten ondernemen.
‫Dus een simpele computerstrategie is gelijk aan constant.
‫En dan zal de volledige waarde ontbreken.
‫Dus misschien ben je uit het sap.
‫Wat gebeurt daar met dit specifieke geval?
‫Waar toerekenen.
‫De categorische kenmerken met de constante waarde van ontbrekende string.
‫Nu gaan we een hot maken en een hot en Škoda maken.
‫En om het onbekende aan te pakken, de kolommen die nog niet eerder hebben gezien.
‫We gaan het vertellen om ze te negeren.
‫Prachtig.
‫En dan zorgen we ervoor dat we allemaal de dingen die we nodig hebben op een rij hebben staan.
‫We missen hier iets.
‫Moeten controleren waar onze beugels zich bevinden.
‫We missen er hier een.
‫Daar gaan we.
‫Kijk hoe dit is uitzoeken wat je mist, rackets eruit en dan de deur uit.
‫We gaan adelaarsdeuren voor buiten definiëren.
‫En dus weer hetzelfde.
‫Dus we gaan een deurtransformatordeur Transformer ECLSS-pijpleiding maken.
‫Nogmaals, we gebruiken een pijplijn omdat dit allemaal zo logisch is.
‫Rechts?
‫Waarom werd er leidingen aangelegd?
‫Dus om dit te doen, moeten we op computer drukken.
‫Nee, we willen hetzelfde nog een keer doen.
‫Eenvoudige computer.
‫En de strategie zal constant zijn en de volledige waarde voor onze deuren is dat we het gewoon met
‫geweld zullen invullen omdat vier het meerderheidsgetal is in de kolom Deuren.
‫Vervolgens willen we numerieke kenmerken.
‫Onze numerieke kenmerken zijn dus onze kilometertellerkolom.
‫Ik ben geweldig.
‫En dan gaan we een numerieke transformator maken die gelijk is aan.
‫Het eerste wat we gaan doen, zijn de pijplijnstappen gelijk.
‫En nogmaals, we moeten hier waarden toeschrijven.
‫Dus reken a.
‫Eenvoudige MPRDA.
‫Strategie is gelijk aan main.
‫Dus dit betekent dat het de numerieke kolommen gaat vullen, in ons geval de kilometerteller, met de strategie, Mayne's gaat
‫de hoofdwaarde van de Idomeneo-kolom nemen en alle ontbrekende rijen in de kilometerteller vullen met de belangrijkste van
‫de rest van de waarden.
‫Dat was veel.
‫Nu nog steeds niet gedaan.
‫Dat klopt.
‫We gaan de voorbewerkingsstappen opzetten.
‫Dus onthoud wat we moeten doen.
‫We moeten ontbrekende gegevens invullen.
‫Dit maakt dus deel uit van onze pre-verwerking, deze twee pre-verwerking van onze gegevens.
‫En dit is het modelleren van de gegevens.
‫Dus onze voorbewerkingsstappen zullen worden ingevuld, gegevens missen en gegevens converteren naar getallen, zodat we dat
‫kunnen doen.
‫Vul ontbrekende waarden in en converteer vervolgens naar getallen.
‫Dus om een preprocessor-instantie te maken, is een preprocessor met behulp van de tabvolgorde kolomtransformator voltooid.
‫En we gaan het doorgeven. Colomb Transformer neemt transformatoren gelijk.
‫En nu wordt dit een lijst van de transformaties die we willen doen op onze data.
‫En in ons geval hebben we er een genaamd Cat Thirt Schäfer Categorical.
‫Het zal het een categorische transformator doorgeven.
‫En we willen die transformaties die we hier hebben gedefinieerd.
‫De categorie, een goede transformator om een waarde mee te vullen, simpele computer met ontbrekende.
‫En tot één verzamelcode die kleur maakt.
‫We willen dat die worden uitgevoerd op de categorische kenmerken.
‫Druk op tabloid, ik kan categorische functies spelen.
‫Prachtig.
‫Nu sla ik er weer een omver.
‫Dus nu willen we het doen.
‫Dezelfde stappen, maar deze keer met behulp van de deurtransformator.
‫Die de deurkolom gaat vullen met de constante waarde van vier Twingo-deurfuncties.
‫Prachtig.
‫En tot slot wilde ik eindigen met het gebruik van de Nahm Transformer, die onze numerieke transformator gaat
‫gebruiken.
‫En presteren.
‫De toerekening.
‫Op de numerieke kenmerken.
‫Mooi.
‫Als er maar één feature is, dus features is as a plural is pull waarschijnlijk niet correct.
‫En nu we onze voorbewerking hebben gedaan.
‫Rechts.
‫Dus onze gegevens worden gevuld.
‫Missend.
‫Die raken gevuld.
‫En dan wordt het omgezet in getallen.
‫Gebruikmakend van wat we hier hebben gedaan.
‫De volgende stap is het maken van een preprocessing- en modelleringspijplijn.
‫We kunnen dit doen omdat u misschien geen gas meer heeft, omdat ik het woord pijpleiding
‫gebruik wanneer u een voorverwerkings- en modelleringspijpleiding moet maken.
‫Dus wat we nu in wezen doen, is dat we onze voorbewerkingsstappen samenvoegen met een
‫modelleerstap.
‫En omdat er meerdere stappen zijn, gebruiken we een pijplijn om ze te combineren.
‫Dus model is gelijk aan pijplijn.
‫Placid Steps, een lijst met omvallen, en dit is de naam.
‫Dit is dus een voorproces een stap.
‫En we gaan over in de preprocessor.
‫Dus de eerste stap in onze pijplijn hier, onze modelpijplijn, is om hier doorheen te lopen.
‫En dan de volgende stap.
‫En zet hier een beetje Kombi.
‫We moeten nog een omverwerping creëren.
‫Wat ons model wordt, is onze willekeurige bosregressie.
‫Prachtig.
‫Dus nu hebben we onze modelpijplijn ingesteld, die door voorverwerking gaat, wil voorverwerking is voltooid,
‫het zal er een willekeurige bosclassificatie op bouwen.
‫We kunnen onze gegevens of andere gesplitste gegevens krijgen, ex ákos data dot draw.
‫We gaan de prijskolom verwijderen, want dat is wat we willen voorspellen, dat de toegang gelijk zal zijn
‫aan één.
‫Waarom gaat data prijs zijn.
‫Nu gaan we X maken door de X-test uit te proberen, zoals we altijd doen.
‫Y-trein Y-test is gelijk aan proberen de x y-testgrootte te splitsen.
‫We gebruiken nulpunt twee en dan gaan we het model passen en scholen.
‫Dus model past niet bij X, stam Y probeert het nu, model dot school X test, y test.
‫Waar we het bij het verkeerde eind hadden.
‫We hebben een typfout.
‫Natuurlijk behandelen we onbekende.
‫Daar gaan we.
‫Verander dat.
‫We hebben het gedaan.
‫We hebben de hele pijplijn in één cel gedaan, gebruikmakend van de pijplijnklasse.
‫Dus laten we eens kijken wat we hebben gedaan.
‫We hebben de klassen geïmporteerd om onze gegevens gereed te maken, Panda's kolomtransformator gepijplijnd, eenvoudig en
‫één hot-encoder.
‫We hebben de klassen geïmporteerd om onze modellering te doen.
‫Dus willekeurig bosagressor getrainde test split grid zoeken c. v.
‫We hebben een willekeurige sayd ingesteld, zodat onze resultaten reproduceerbaar zijn.
‫En dan definiëren we verschillende functies en transformatorpijplijnen.
‫Daarom definiëren we hier de categorische kenmerken.
‫De deurfunctie, de numerieke functie.
‫En voor elk van hen hebben we een paar stappen gemaakt die onze pijplijn moet nemen om niet alleen ontbrekende waarden toe te
‫schrijven, maar ook aan een code die hot is.
‫Dus verander al onze gegevens die geen getallen waren in getallen.
‫En dan zetten we een voorbewerkingsstap op.
‫Dat kostte al onze pijpleidingen hier.
‫Om de stappen te nemen die we wilden nemen voor de categorische kenmerken van de deurfunctie en voor
‫de numerieke functie, hebben we een andere pijplijn gemaakt om al deze staven samen te voegen.
‫Om niet alleen onze data voor te verwerken en vervolgens te modelleren.
‫Dus splitsen we onze gegevens in X en Y en vervolgens in trainen en testen.
‫Dus als we model dot fit noemen, zal het deze variabele hier noemen, die deze pijplijn gaat
‫draaien.
‫Wat inherent het voorproces een stap zal noemen, die deze pijplijn gaat uitvoeren, die inherent
‫al deze drie stappen zal uitvoeren.
‫Weet je, ik zal nadenken, Daniel.
‫Nou, hier is veel aan de hand.
‫Maar als je teruggaat naar wat je hier hebt bekeken, moet je zeggen dat je er doorheen kunt stappen
‫en gaan, oké.
‫Ik begin samen te vatten wat er gebeurt.
‫Als je nu helemaal terug scrolt naar waar we dit oorspronkelijk deden, is het vullen van gegevens
‫met PAND het vullen van gegevens met České Loan en het vervolgens modelleren naar ons autoverkoopprobleem.
‫Je zult zien dat we het over een aantal verschillende cellen hebben gedaan en nu doen we het.
‫We gebruiken een volledig machine learning-model en vijfenvijftig regels code minus enkele opmerkingen en we zouden dit waarschijnlijk
‫kunnen opruimen als we eerlijk zijn tegen onszelf.
‫Maar nu begin je te zien dat een einde het begin is.
‫Machine learning is heel experimenteel door het hele ding en het is heel experimenteel.
‫Dus wat er in het begin voor nodig is, is gewoon overal coderen, verschillende dingen proberen, kijken hoe ze werken.
‫En dan kun je het uiteindelijk tot zoiets als dit brengen.
‫Zet het allemaal in één grote cel in een pijplijn die de stappen doorloopt die je onderweg hebt
‫bedacht.
‫Nu willen we dit natuurlijk waarschijnlijk verbeteren door gebruik te maken van hyperparameterafstemming.
‫En dat is waar we in de volgende video naar kunnen kijken, hoe we hover-parameters gebruiken, afstemmen met een pijplijn
‫die iets anders is dan hoe we het hebben gezien met alleen een gewoon model.
‫Dus neem een kleine pauze, ga terug door wat we hier hebben gedaan, want het was lang.
‫Maak je geen zorgen als je het niet helemaal opneemt.
‫Lees de pijplijnklasse van socket door, leer documentatie en kijk of je kunt opstellen.
‫Wat we hebben gedaan in de documentatie tot wat we hier hebben gedaan.
‫Anders zie ik je in de volgende video, dan kijken we of we deze score kunnen verbeteren.