‫D'accord, vous l'avez fait.
‫Regardez jusqu'où nous sommes allés.
‫Nous avons couvert une partie absolument énorme de la bibliothèque des cyclones et nous allons encore la terminer.
‫Nous en sommes à la dernière section pour tout assembler.
‫Nous avons traversé un workflow de bout en bout.
‫Nous avons vu comment préparer les données.
‫Nous avons vu comment choisir le bon modèle d'apprentissage automatique pour nos problèmes.
‫Nous le remplissons aux données.
‫Nous l'utilisons pour faire des prédictions.
‫Nous avons évalué un modèle entraîné.
‫Nous avons amélioré un modèle de drain.
‫Nous avons enregistré et chargé un modèle entraîné.
‫Maintenant, combinons tout cela, tout cela.
‫Pourrions-nous le faire ?
‫Maintenant, faisons une petite rubrique sept Bono en rassemblant le tout.
‫Première chose.
‫Obtenez-vous une petite tape dans le dos, n'est-ce pas, car nous avons couvert beaucoup de choses.
‫Et jusqu'à présent, il semble être partout où il se trouve.
‫Mais ne vous inquiétez pas.
‫C'est ainsi que les projets d'apprentissage automatique commencent souvent par un tas d'expériences et de
‫codes différents partout.
‫Et puis une fois que vous avez trouvé quelque chose qui fonctionne, le processus de raffinement commence.
‫Et maintenant, à quoi ressemblerait ce processus de raffinement ?
‫Eh bien, souvenons-nous de notre bon vieux problème de régression des ventes de voitures, a. k. une. prévoir le prix de vente
‫des voitures.
‫Nous allons utiliser cela comme exemple et pour ranger les choses.
‫Nous allons utiliser les prêts à succès de Saikat.
‫Jetons un coup d'œil au pipeline d'apprentissage de socket pour ranger les choses.
‫Nous allons utiliser la classe pipeline.
‫Maintenant, vous pouvez imaginer Pipeline comme un moyen d'enchaîner un certain nombre de processus de prêt de socket différents en un
‫seul coup.
‫Tellement similaire à écrire une fonction.
‫À droite.
‫Vous franchissez quelques étapes différentes et vous les assemblez.
‫Pipeline of Transformers avec le finaliste Minor.
‫Donc un transformateur ou des transformateurs, a. k. une. transformer les données.
‫Préparation des données.
‫Et puis une estimation finale.
‫Notre rappel estimé en termes de prêt sike hit est un modèle d'apprentissage automatique.
‫Donc, en guise de rafraîchissement, voici nos données sur les ventes de voitures en mille roses.
‫Et il y a des données manquantes ici, n'est-ce pas ?
‫Donc il manque ici.
‫Manquant ici.
‫Et ce que nous essayons de faire, c'est d'utiliser des portes de compteur kilométrique de couleur pour prédire le prix de vente des voitures.
‫Maintenant, encore une fois, ces données sont imparfaites car pourriez-vous faire cela ?
‫Pourriez-vous comprendre cela avec suffisamment de temps?
‫Vous auriez probablement besoin de quelques paramètres supplémentaires, de quelques détails supplémentaires sur les voitures avant de pouvoir
‫déterminer à quel prix elles se vendraient.
‫Alors commençons à en parler.
‫Mettons la main sur le code pour commencer.
‫Réimportez les données, allez payer les données.
‫Lisez, dit V.
‫Point, point.
‫Nous l'avons enregistré dans nos données, les ventes de voitures Vohra se sont étendues en ligne, le dossier de données n'est pas en amont de la
‫chaîne.
‫Eh bien, les ventes de voitures.
‫On y va.
‫Ventes de voitures, données étendues manquantes.
‫C'est ce que nous voulons.
‫Ensuite, nous allons jeter un oeil.
‫Nous allons y jeter un rapide coup d'œil.
‫Merveilleux.
‫Il s'agit donc simplement de réimporter ceci.
‫CSB chute que nous avons ici.
‫Maintenant, qu'avons-nous dit?
‫Nous avons dit que nous voulions utiliser ces colonnes, donc ces quatre colonnes pour prédire la colonne des prix.
‫Nous allons jeter un œil à nos types de données.
‫Nous avons donc la marque, qui est un objet qui est une ficelle de leur couleur, qui est un
‫objet qui est une ficelle, leurs portes kilométriques et leur prix, dont nous avons en quelque sorte parlé des portes comme étant également une catégorie.
‫L'odomètre est donc notre colonne numérique.
‫Et vous souvenez-vous de ce que nous devons faire pour nos données ?
‫Nous devons nous assurer que tout est au format numérique avant de pouvoir construire un modèle d'apprentissage automatique
‫dessus.
‫Et il y a un autre petit obstacle que nous avons également avant de pouvoir créer un modèle d'apprentissage automatique,
‫et ce chiffre est N. UNE.
‫C'est donc maintenant que nous avons maintenant des valeurs dans certaines de nos colonnes tandis que toutes nos colonnes.
‫Nous avons 50 points de données manquants manquants dans chacune de nos colonnes.
‫C'est donc aussi un grand non non avec les modèles d'apprentissage automatique.
‫Nous devons nous assurer que les données sont numériques et qu'il n'y a pas de valeurs manquantes pour se référer à
‫notre keynote.
‫Toutes les données doivent être numériques.
‫Ce sont des choses à retenir.
‫Et il ne devrait pas y avoir de valeurs manquantes.
‫D'ACCORD.
‫Regardons ça.
‫Donc, ce que nous devrons faire, c'est que si nous voulons mettre tout cela ensemble, nous l'avons déjà fait, nous avons enregistré les
‫données de ressenti, nous avons vu les convertir.
‫Mais cette fois, nous voulons utiliser un pipeline pour le faire.
‫Ainsi, les lignes psychiques, les pipelines, l'importation principale sont les étapes, qui sont une liste qui contient un tunnel qui a le
‫nom de l'étape et l'action à entreprendre.
‫Nous allons le dire dans une seconde, mais nous ne faisons qu'en parler.
‫Et dans notre cas, nos étapes sont quelles sont nos étapes dont nous aurons d'abord besoin pour remplir les données manquantes.
‫Et puis convertissez les données en nombres, puis créez un modèle d'apprentissage automatique dessus.
‫Alors faisons-le ici.
‫Je veux faire celui-ci.
‫Tout est donc dans une seule cellule.
‫Mettons nos pas ici.
‫Ce que nous avons à faire.
‫Étapes que nous voulons faire dans une seule cellule.
‫Pouvons-nous tout faire dans une seule cellule ?
‫Parce qu'avant de faire ça, il fallait pas mal de travail.
‫Mais disons que c'est ce que nous faisons.
‫C'est notre processus de raffinement utilisant le pipeline.
‫Donc, la première étape consiste à remplir les données manquantes, puis la deuxième étape consiste à convertir les données en nombres.
‫Merveilleux.
‫Et puis la troisième étape consiste à construire un modèle sur les données.
‫Très bien.
‫Fait craquer les doigts, prépare les doigts.
‫Faisons-le.
‫Et s'il semble que je traverse ça assez rapidement, laissez-moi vous dire qu'il n'y a rien ici que
‫nous n'ayons couvert, à l'exception du pipeline.
‫Mais ce que nous avons appris dans les vidéos précédentes, vous serez ajouté à Duse ainsi que la lecture de la documentation
‫ici.
‫Que se passe-t-il exactement ?
‫Donc, Import Pender's est le jour de paie parce que nous voulons faire tout cela dans une seule cellule.
‫Et puis de české Loan dot com pose.
‫Vous vous souvenez du transformateur de colonne ?
‫Et puis à partir de la ligne SCCA, c'est là que nous allons importer la classe de pipeline dont
‫nous allons profiter ici.
‫Importez le pipeline, puis à partir de la ligne SCCA, sans imputer, nous allons importer un ordinateur simple.
‫C'est ce que nous allons utiliser pour imputer nos données.
‫Remplissez donc les données manquantes.
‫Et puis à partir de la ligne české dot pré-traitement.
‫Importez un chaud et Škoda.
‫C'est ce que nous allons faire pour convertir nos données en nombres ou désolé, nous allons utiliser pour convertir notre numéro de
‫jeu de données.
‫Alors préparez les données.
‫Ce sont les importations que nous allons utiliser pour cela.
‫Ensuite, le prochain est la modélisation.
‫Donc, depuis que Kaylan a obtenu un ensemble.
‫Importez nos fidèles forêts aléatoires, en régressant parce que nous voulions prédire le nombre, puis de České, apprenez à
‫ne pas le faire.
‫Sélection du modèle.
‫Importer.
‫Là-bas.
‫Ouais, ça a l'air juste.
‫J'ai été connu pour être enclin aux fautes de frappe, essayant d'expliquer.
‫Et nous voulons lire Search Savy parce que nous avons déjà vu la recherche par grille utilisée auparavant, qui va rechercher
‫des paramètres de survol optimaux pour notre agresseur de forêt aléatoire.
‫D'accord.
‫Maintenant, nous allons configurer random sayd, nous allons donc importer num pi en tant qu'ENPI.
‫Nous irons enpi graine aléatoire quarante-deux.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, pour être complet, pour tout faire dans une seule cellule, nous allons réimporter
‫les données d'entrée du dinosaure et nous allons supprimer les lignes avec les étiquettes manquantes.
‫Donc, les données sont égales au salaire.
‫Ne vois pas, oui, nous allions sortir Datafolha.
‫Cela doit être une chaîne et c'est parti.
‫Vente de voitures.
‫Données manquantes étendues.
‫C'est celui que nous recherchons, la version aux mille roses.
‫Et puis laisser tomber la rose qui a des étiquettes manquantes ira.
‫Données.
‫Dot drop et un sous-ensemble définiront cela égal à la colonne de prix parce que c'est ce que nous voulons prédire.
‫Et c'est notre étiquette.
‫Et nous allons aller en place égale vrai.
‫D'accord.
‫Donc, ce que nous avons fait, c'est que nous avons simplement reproduit cela ici et maintenant nous avons abandonné.
‫Les lignes qui contiennent des valeurs de prix manquantes.
‫Donc un. k. une. étiquettes manquantes.
‫Maintenant, ce que nous allons faire ici, c'est commencer à définir les différentes fonctionnalités de l'ensemble
‫de données et les différents pipelines de transformateurs que nous voulons mettre en place sur ces données.
‫Alors si nous revenons ici, quelles transformations devons-nous faire ?
‫Nous devons changer notre couleur de fabrication en nombres.
‫Nous devons remplir les valeurs manquantes de toutes les colonnes ici.
‫Et il faut changer nos portes car c'est aussi une catégorie.
‫Nous devons le changer en une catégorie de valeur.
‫Donc on va vraiment savoir.
‫Oubliez ce que j'ai dit sur les portes.
‫Voyons ce que nous faisons réellement dans le code.
‫Définissez donc différentes fonctionnalités et pipelines de transformateurs.
‫Donc pour nos caractéristiques catégorielles, Doors, Doors est un cas particulier car il est déjà numérique.
‫Les caractéristiques catégoriques sont égales à la marque.
‫Et couleur.
‫Maintenant, ce que nous allons faire ici, c'est créer une forme de transe catégorique.
‫Cela signifie donc simplement modifier les données et pour ce faire, nous allons utiliser un pipeline.
‫C'est la première fois que nous voyons un pipeline.
‫Mais les étapes du pipeline seront les premières.
‫Nous allons remplir les valeurs manquantes dans IMPUTES.
‫C'est donc là que les intrants du pipeline prennent des mesures.
‫À droite.
‫L'un après l'autre comme une liste de renversements.
‫Voyons donc ce qui se passe.
‫Le nom est Imputes.
‫Et nous allons nous rappeler que c'est l'action à entreprendre.
‫Une stratégie informatique simple est donc constante.
‫Et puis la pleine valeur va manquer.
‫Donc, vous pourriez être à court de jus.
‫Que se passe-t-il là-bas avec ce cas particulier?
‫Où imputer.
‫Les caractéristiques catégorielles avec la valeur constante de chaîne manquante.
‫Maintenant, nous allons en créer un chaud et en faire un chaud et Škoda.
‫Et pour gérer l'inconnu, les colonnes qui n'ont jamais vu auparavant.
‫Nous allons lui dire de les ignorer.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous nous assurerons que nous avons tous aligné ou aligné ces choses dont nous aurons besoin.
‫Il nous manque quelque chose ici.
‫Besoin de vérifier où sont nos supports.
‫Il nous en manque un ici.
‫On y va.
‫Voyez comment cela consiste à déterminer ce que vous manquez, les raquettes, puis la fonction de porte.
‫Nous allons définir les portes d'aigles d'extérieur.
‫Et donc encore la même chose.
‫Nous allons donc créer un pipeline ECLSS de transformateur de porte de transformateur de porte.
‫Encore une fois, nous utilisons un pipeline car tout cela aura un sens dans une seconde.
‫À droite?
‫Pourquoi installer des pipelines ?
‫Donc, pour ce faire, nous devons appuyer sur ordinateur.
‫Non, nous voulons refaire la même chose.
‫Ordinateur simple.
‫Et la stratégie va être constante et la valeur totale de nos portes est que nous allons juste la remplir
‫avec force parce que quatre est le nombre majoritaire dans la colonne Portes.
‫Ensuite, nous voulons des fonctionnalités numériques.
‫Donc, nos caractéristiques numériques sont notre colonne d'odomètre.
‫Je suis formidable.
‫Et puis nous allons créer un transformateur numérique égal.
‫La première chose que nous allons faire, c'est que les étapes du pipeline sont égales.
‫Et encore une fois, nous devons imputer des valeurs ici.
‫Donc imputer a.
‫MPRDA simple.
‫Stratégie équivaut à principal.
‫Cela signifie donc qu'il va remplir les colonnes numériques, dans notre cas le compteur kilométrique, avec la stratégie, Mayne's va
‫prendre la valeur principale de la colonne Idomeneo et remplir toutes les lignes manquantes du compteur kilométrique avec
‫le principal du reste du valeurs.
‫C'était beaucoup.
‫Maintenant, toujours pas fait.
‫C'est vrai.
‫Nous allons mettre en place les étapes de pré-traitement.
‫Alors rappelez-vous ce que nous devons faire.
‫Nous devons remplir les données manquantes.
‫Cela fait donc partie de notre pré-traitement, ces deux pré-traitements de nos données.
‫Et cela modélise les données.
‫Ainsi, nos étapes de pré-traitement vont être remplies, les données manquantes et les données converties en nombres afin que nous puissions
‫le faire.
‫Remplissez les valeurs manquantes, puis convertissez-les en nombres.
‫Donc, pour créer un préprocesseur instancié, un préprocesseur utilisant l'ordre de tabulation du transformateur de colonne est terminé.
‫Et on va le passer Colomb Transformer prend des transformateurs égaux.
‫Et maintenant, cela va être une liste des transformations que nous voulons faire sur nos données.
‫Et dans notre cas, nous en avons un appelé Cat Thirt Schäfer Categorical.
‫Il va lui passer un transformateur catégorique.
‫Et nous voulons ces transformations que nous avons définies ici.
‫La catégorie, un bon transfo pour combler une valeur, simple informatique avec des manques.
‫Et à un code de thésaurisation faisant la couleur.
‫Nous voulons que ceux-ci soient effectués sur les caractéristiques catégorielles.
‫Appuyez sur tabloïd, je peux jouer des fonctionnalités catégorielles.
‫Merveilleux.
‫Maintenant, je passe un autre renversement.
‫Alors maintenant, nous voulons qu'il le fasse.
‫Mêmes étapes, mais cette fois en utilisant le transformateur de porte.
‫Ce qui va remplir la colonne de la porte avec la valeur constante de la fonction quatre portes Twingo.
‫Merveilleux.
‫Et enfin, je voulais finir d'utiliser le Nahm Transformer, qui va prendre notre transformateur
‫numérique.
‫Et performer.
‫L'imputation.
‫Sur les caractéristiques numériques.
‫Beau.
‫Lorsqu'il n'y a qu'une seule fonctionnalité, les fonctionnalités sont au pluriel, ce n'est probablement pas correct.
‫Et maintenant que nous avons fait notre prétraitement.
‫À droite.
‫Nos données se remplissent donc.
‫Manquant.
‫Ceux-ci se remplissent.
‫Et puis il est converti en nombres.
‫En utilisant ce que nous avons fait ici.
‫L'étape suivante consiste à créer un pipeline de prétraitement et de modélisation.
‫Nous pouvons le faire car vous n'avez peut-être plus de gaz car j'utilise le mot pipeline lorsque
‫vous devez créer un pipeline de pré-traitement et de modélisation.
‫Donc maintenant, essentiellement, ce que nous faisons, c'est que nous rassemblons nos étapes de prétraitement avec une étape de
‫modélisation.
‫Et comme il y a plusieurs étapes, nous utiliserons un pipeline pour les combiner.
‫Donc, le modèle est égal au pipeline.
‫Placid Steps, qui est une liste contenant des renversements, et c'est le nom.
‫Il s'agit donc d'un pré-processus une étape.
‫Et on va passer en préprocesseur.
‫Donc, la première étape de notre pipeline ici, notre pipeline modèle, est de le parcourir.
‫Et puis la prochaine étape.
‫Et mettez un petit Kombi ici.
‫Nous devons créer un autre renversement.
‫Ce qui va être notre modèle, c'est notre régression de forêt aléatoire vers le haut.
‫Merveilleux.
‫Alors maintenant, nous avons activé notre pipeline de modèle, qui passera par le prétraitement veut que le prétraitement soit
‫terminé, il construira un classificateur de forêt aléatoire dessus.
‫Nous pouvons obtenir nos données ou toute autre donnée divisée, ex ákos data dot draw.
‫Nous allons supprimer la colonne des prix parce que c'est ce que nous voulons prédire, cet accès va être égal
‫à un.
‫Pourquoi va être le prix des données.
‫Maintenant, nous allons créer X en essayant X test comme nous le faisons toujours.
‫Y train Y test équivaut à essayer de diviser la taille du test x y.
‫Nous utiliserons zéro virgule deux, puis nous adapterons et étudierons le modèle.
‫Donc, le modèle ne correspond pas à X, la souche Y essaie maintenant, le test X de l'école du point du modèle, le test y.
‫Où nous nous sommes trompés sur neuf.
‫Nous avons une faute de frappe.
‫Bien sûr, nous gérons l'inconnu.
‫On y va.
‫Changez cela.
‫Nous l'avons fait.
‫Nous avons réalisé l'intégralité du pipeline dans une seule cellule en profitant de la classe de pipeline.
‫Passons donc en revue ce que nous avons fait.
‫Nous avons importé les classes pour préparer nos données, un transformateur de colonne Pandas en pipeline, simple et un encodeur
‫à chaud.
‫Nous avons importé les classes pour faire notre modélisation.
‫Donc, un agresseur de forêt aléatoire formé à un test de recherche de grille fractionnée c. v.
‫Nous avons mis en place un sayn aléatoire, afin que nos résultats soient reproductibles.
‫Et puis nous définissons différentes fonctionnalités et pipelines de transformateurs.
‫Nous définissons donc ici les caractéristiques catégorielles.
‫La caractéristique de la porte, la caractéristique numérique.
‫Et puis pour chacun d'eux, nous avons créé quelques étapes que notre pipeline doit suivre non seulement pour imputer les valeurs
‫manquantes, mais aussi pour une seule dans le code.
‫Alors transformez toutes nos données qui n'étaient pas des nombres en nombres.
‫Et puis nous mettons en place une étape de pré-traitement.
‫Cela a pris tous nos pipelines ici.
‫Pour prendre les mesures que nous voulions prendre sur les caractéristiques catégorielles sur la fonction de porte et
‫sur la fonction numérique, nous avons ensuite créé un autre pipeline pour rassembler toutes ces portées.
‫Pour non seulement pré-traiter nos données, puis les modéliser.
‫Ensuite, nous avons divisé nos données en X et Y, puis en train et test.
‫Et donc, lorsque nous appelons model dot fit, il appellera cette variable ici, qui exécutera ce
‫pipeline.
‫Ce qui, par nature, va appeler le pré-processus une étape, qui va exécuter ce pipeline, qui va
‫intrinsèquement exécuter toutes ces trois étapes.
‫Tu sais, je vais réfléchir, Daniel.
‫Eh bien, il se passe beaucoup de choses.
‫Mais si vous revenez en arrière sur ce que vous avez vu ici, vous devrez dire que vous pouvez avancer
‫et partir, d'accord.
‫Je commence à reconstituer ce qui se passe.
‫Maintenant, si vous revenez à l'endroit où nous l'avons fait à l'origine, remplir des données avec PAND revient à
‫remplir des données avec České Loan, puis à les modéliser sur notre problème de vente de voitures.
‫Vous verrez que nous l'avons fait sur un certain nombre de cellules différentes et maintenant nous le faisons.
‫Nous utilisons un modèle d'apprentissage automatique complet et cinquante-cinq lignes de code moins quelques commentaires et nous pourrions probablement
‫arranger cela si nous sommes honnêtes avec nous-mêmes.
‫Mais maintenant, vous commencez à voir une fin et un début.
‫L'apprentissage automatique est très expérimental dans l'ensemble et c'est très expérimental.
‫Et donc, au début, il suffit de coder partout, d'essayer différentes choses, de voir comment elles fonctionnent.
‫Et puis finalement, vous pouvez le ramener à quelque chose comme ça.
‫Mettez le tout dans une grande cellule dans un pipeline en passant par les étapes que vous avez découvertes en cours de
‫route.
‫Maintenant, bien sûr, nous voudrions probablement améliorer cet hyper réglage des paramètres d'utilisation.
‫Et c'est ce que nous pourrions voir dans la vidéo suivante, c'est comment utiliser les paramètres de survol, en s'ajustant avec
‫un pipeline légèrement différent de la façon dont nous l'avons vu avec un modèle ordinaire.
‫Alors faites une petite pause, revenez en arrière sur ce que nous avons fait ici car c'était long.
‫Ne vous inquiétez pas si vous ne l'absorbez pas entièrement.
‫Lisez la classe pipeline de socket, apprenez la documentation et voyez si vous pouvez vous aligner.
‫Ce que nous avons fait dans la documentation à ce que nous avons fait ici.
‫Sinon, je vous retrouve dans la prochaine vidéo, on verra si on peut améliorer ce score.