‫Okay, du hast es geschafft.
‫Schau, wie weit wir gekommen sind.
‫Wir haben einen absolut riesigen Teil der Zyklonbibliothek abgedeckt und werden es immer noch zu Ende bringen.
‫Wir sind bis zum letzten Abschnitt, der alles zusammenfügt.
‫Wir haben einen End-to-End-Workflow durchlaufen.
‫Wir haben gesehen, wie Sie die Daten vorbereiten.
‫Wir haben gesehen, wie wir das richtige Machine-Learning-Modell für unsere Probleme auswählen.
‫Wir füllen es zu den Daten.
‫Wir verwenden es, um Vorhersagen zu treffen.
‫Wir haben ein trainiertes Modell evaluiert.
‫Wir haben ein Abflussmodell verbessert.
‫Wir haben ein trainiertes Modell gespeichert und geladen.
‫Nun, lasst uns all das kombinieren, all das.
‫Könnten wir es tun?
‫Lassen Sie uns jetzt eine kleine Überschrift sieben Bono machen, um alles zusammenzufassen.
‫Erste Sache.
‫Holen Sie sich einen kleinen Klaps auf die Schulter, richtig, denn wir haben viel behandelt.
‫Und bis jetzt scheint es überall dort zu sein, wo es ist.
‫Aber keine Sorge.
‫So beginnen Machine-Learning-Projekte oft mit einer ganzen Reihe verschiedener Experimente und
‫Codes überall.
‫Und wenn Sie dann etwas gefunden haben, das funktioniert, beginnt der Verfeinerungsprozess.
‫Und wie würde nun dieser Veredelungsprozess aussehen?
‫Erinnern wir uns an unser gutes altes Regressionsproblem beim Autoverkauf, a. k. A. Vorhersage des Verkaufspreises von
‫Autos.
‫Wir nehmen das als Beispiel und um die Dinge aufzuräumen.
‫Wir werden Saikat-Hit-Darlehen verwenden.
‫Schauen wir uns die Socket-Lern-Pipeline an, um die Dinge aufzuräumen.
‫Wir werden die Pipeline-Klasse verwenden.
‫Nun können Sie sich Pipeline als eine Möglichkeit vorstellen, eine Reihe von verschiedenen Socket-Darlehensprozessen in einem Treffer
‫zusammenzufassen.
‫So ähnlich wie das Schreiben einer Funktion.
‫Rechts.
‫Sie erhalten ein paar verschiedene Schritte und setzen sie zusammen.
‫Pipeline of Transformers mit dem Finalisten Minor.
‫Also ein Transformator oder Transformatoren, a. k. A. Daten transformieren.
‫Daten vorbereiten.
‫Und dann eine letzte Schätzung.
‫Unsere geschätzte Erinnerung in ähnlichen Hit-Darlehensbedingungen ist ein Modell des maschinellen Lernens.
‫Zur Auffrischung sind unsere Autoverkaufsdaten tausendfach.
‫Und hier fehlen einige Daten, oder?
‫Hier fehlt also.
‫Fehlt hier.
‫Und was wir versuchen, ist, den Verkaufspreis von Autos vorherzusagen.
‫Auch hier sind diese Daten unvollkommen, denn könnten Sie dies tun?
‫Könnten Sie das mit genügend Zeit herausfinden?
‫Sie würden wahrscheinlich realistischerweise ein paar mehr Parameter und ein paar mehr Details über die Autos brauchen, bevor Sie
‫herausfinden könnten, wie viel sie verkaufen würden.
‫Fangen wir also an, darüber zu sprechen.
‫Lassen Sie uns den Code für den Anfang in die Hand nehmen.
‫Daten erneut importieren, Daten bezahlen.
‫Lesen Sie, sagt V.
‫Punkt, Punkt.
‫Wir haben es in unseren Daten gespeichert, Vohra Autoverkauf online erweitert, der Datenordner ist nicht in der Kette.
‫Also Autoverkauf.
‫Na, bitte.
‫Autoverkauf, erweiterte Daten fehlen.
‫Das ist, was wir wollen.
‫Dann schauen wir mal.
‫Wir werden einen kurzen Blick darauf werfen.
‫Wunderbar.
‫Das ist also nur ein Reimport.
‫CSB Herbst, den wir hier haben.
‫Was haben wir nun gesagt?
‫Wir haben gesagt, dass wir diese Spalten verwenden möchten, also diese vier Spalten, um die Preisspalte vorherzusagen.
‫Wir werden uns unsere Datentypen ansehen.
‫Also haben wir Make, das ist ein Objekt, das eine Schnur ist, ihre Farbe, das ist
‫ein Objekt, das eine Schnur ist, ihre Kilometerzähler-Türen und ihren Preis, wobei wir auch darüber gesprochen haben, dass Türen eine Kategorie sind.
‫Kilometerzähler ist also unsere numerische Spalte.
‫Und wissen Sie noch, was wir für unsere Daten tun müssen?
‫Wir müssen sicherstellen, dass alles im numerischen Format vorliegt, bevor wir darauf ein Modell für maschinelles Lernen aufbauen
‫können.
‫Und es gibt noch eine weitere kleine Hürde, die wir haben, bevor wir ein Modell für maschinelles Lernen erstellen können,
‫und diese Zahl ist N. A.
‫So haben wir jetzt einige Werte in einigen unserer, während alle unsere Spalten.
‫In jeder unserer Spalten haben wir 50 fehlende Datenpunkte.
‫Auch das ist bei Machine-Learning-Modellen ein großes Nein.
‫Wir müssen sicherstellen, dass die Daten numerisch sind und keine Werte fehlen, um auf unsere
‫Keynote zurückzugreifen.
‫Alle Daten sollten numerisch sein.
‫Das sind Dinge, an die man sich erinnern sollte.
‫Und es sollten keine Werte fehlen.
‫OK.
‫Lass es uns überprüfen.
‫Was wir also tun müssen, ist, wenn wir das alles zusammenfügen wollen, wir haben dies schon einmal getan, wir haben Gefühlsdaten gespeichert,
‫wir haben gesehen, wie wir sie konvertieren.
‫Aber diesmal wollen wir dazu eine Pipeline verwenden.
‫Die psychischen Linien, Pipelines und der Hauptimport sind also Schritte, eine Liste, die einen Tunnel enthält, der den Schrittnamen
‫und die auszuführende Aktion enthält.
‫Wir werden dies gleich sagen, aber wir sprechen es nur durch.
‫Und in unserem Fall sind unsere Schritte unsere Schritte. Zuerst müssen wir die fehlenden Daten ausfüllen.
‫Konvertieren Sie die Daten dann in Zahlen und erstellen Sie darauf ein Modell für maschinelles Lernen.
‫Also lass es uns hier tun.
‫Ich möchte dieses machen.
‫Also alles in einer Zelle.
‫Lassen Sie uns unsere Schritte hier setzen.
‫Was wir tun müssen.
‫Schritte, die wir alle in einer Zelle tun möchten.
‫Können wir das alles in einer Zelle machen?
‫Denn davor war einiges an Arbeit nötig.
‫Aber sagen wir, das ist, was wir tun.
‫Dies ist unser Veredelungsprozess mit Pipeline.
‫Schritt eins besteht also darin, fehlende Daten auszufüllen und dann in Schritt zwei Daten in Zahlen umzuwandeln.
‫Wunderbar.
‫Im dritten Schritt wird ein Modell aus den Daten erstellt.
‫Gut.
‫Knackt die Fingerknöchel, macht die Finger bereit.
‫Machen wir ihn.
‫Und wenn es so aussieht, als ob ich das ziemlich schnell durchmache, lassen Sie mich Ihnen sagen, dass es hier nichts gibt,
‫was wir nicht behandelt haben, außer der Pipeline.
‫Aber was wir in den vorherigen Videos gelernt haben, werden Sie zu Duse hinzufügen und die Dokumentation hier lesen.
‫Was genau ist los?
‫Import Pender ist also Zahltag, weil wir dies alles in einer Zelle tun möchten.
‫Und dann aus české Loan dot com pose.
‫Erinnern Sie sich an den Säulentransformator?
‫Und dann importieren wir von der SCCA-Linie hier die Pipeline-Klasse, die wir hier
‫nutzen werden.
‫Importieren Sie die Pipeline und dann von der SCCA-Linie, und unterstellen Sie nicht, dass wir einen einfachen Computer importieren.
‫Dies ist, was wir verwenden werden, um unsere Daten zu imputieren.
‫Füllen Sie also die fehlenden Daten aus.
‫Und dann aus der české-Linie Punktvorverarbeitung.
‫Importieren Sie einen heißen und koda.
‫Dies ist, was wir tun werden, um unsere Daten in Zahlen umzuwandeln, oder wir werden es verwenden, um unsere
‫Datensatznummer umzuwandeln.
‫Also Daten vorbereiten.
‫Dies sind die Importe, die wir dafür verwenden werden.
‫Dann ist der nächste Modellbau.
‫Also von wie Kaylan Ensemble bekam.
‫Importieren Sie unsere vertrauenswürdigen Zufallswälder, regressiv, weil wir die Anzahl vorhersagen wollten und dann von
‫České lernen, nicht.
‫Modellauswahl.
‫Importieren.
‫Da drüben auf.
‫Ja, das sieht richtig aus.
‫Ich bin dafür bekannt, dass ich anfällig für Tippfehler bin, wenn ich versuche, es zu erklären.
‫Und wir möchten Search Savy lesen, weil wir bereits gesehen haben, dass die Rastersuche verwendet wird, die
‫nach einigen optimalen Hover-Parametern für unseren zufälligen Waldaggressor sucht.
‫Okay.
‫Jetzt werden wir random sayd einrichten, also importieren wir num pi als ENPI.
‫Wir gehen enpi random Seed zweiundvierzig.
‫Wunderbar.
‫Der Vollständigkeit halber werden wir nun, um alles in einer Zelle
‫zu erledigen, die Dinosaurier-Eingabedaten erneut importieren und die Zeilen mit fehlenden Beschriftungen löschen.
‫Daten sind also Zahltag.
‫Verstehe nicht, ja, wir wollten Datafolha ausgehen.
‫Dies muss eine Zeichenfolge sein und gehen.
‫Autoverkäufe.
‫Erweiterte fehlende Daten.
‫Das ist die, die wir suchen, die Tausend-Rosen-Version.
‫Und dann wird die Rose mit fehlenden Etiketten fallen gelassen.
‫Daten.
‫Dot drop und eine Teilmenge wird dies gleich der Preisspalte setzen, weil das das ist, was wir vorhersagen wollen.
‫Und das ist unser Label.
‫Und wir werden vor Ort gleich wahr sein.
‫Okay.
‫Was wir also gemacht haben, ist, dass wir das hier einfach repliziert haben, und jetzt haben wir es fallen lassen.
‫Die Zeilen, die fehlende Preiswerte enthalten.
‫Also ein. k. A. fehlende Beschriftungen.
‫Was wir hier tun werden, ist, die verschiedenen Features des Datasets
‫und die verschiedenen Transformer-Pipelines zu definieren, die wir mit diesen Daten durchführen möchten.
‫Wenn wir also hierher zurückkommen, welche Transformationen müssen wir vornehmen?
‫Wir müssen unsere Herstellungsfarbe in Zahlen umwandeln.
‫Wir müssen hier die fehlenden Werte aller Spalten ausfüllen.
‫Und wir müssen unsere Türen ändern, weil es auch eine Kategorie ist.
‫Wir müssen es in eine Wertkategorie ändern.
‫Wir werden es also tatsächlich wissen.
‫Vergessen Sie, was ich über Türen gesagt habe.
‫Sehen wir uns an, was wir im Code tatsächlich tun.
‫Definieren Sie also verschiedene Features und Transformer-Pipelines.
‫Für unsere kategorialen Funktionen ist Doors ein Sonderfall, da er bereits numerisch ist.
‫Kategoriale Merkmale sind gleich make.
‫Und Farbe.
‫Was wir hier tun werden, ist eine kategoriale Trance-Form zu erstellen.
‫Das bedeutet also nur, die Daten zu ändern, und dazu verwenden wir eine Pipeline.
‫Dies ist das erste Mal, dass wir eine Pipeline sehen.
‫Aber die Schritte in der Pipeline werden die ersten sein.
‫Wir werden fehlende Werte in IMPUTES auffüllen.
‫Hier werden also die Pipeline-Eingaben eingeleitet.
‫Rechts.
‫Einer nach dem anderen als eine Liste von Umstürzen.
‫Also lassen Sie uns sehen, wie dies geschieht.
‫Der Name ist Zurechnungen.
‫Und wir werden uns daran erinnern, dass dies die zu ergreifende Maßnahme ist.
‫Einfache Computerstrategie ist also gleich konstant.
‫Dann fehlt der volle Wert.
‫Sie könnten also keinen Saft mehr haben.
‫Was passiert da mit diesem speziellen Fall?
‫Wo unterstellen.
‫Die kategorialen Features mit dem konstanten Wert der fehlenden Zeichenfolge.
‫Jetzt werden wir einen Hot erstellen und einen Hot und Škoda gehen.
‫Und um mit dem Unbekannten umzugehen, den Säulen, die noch nie zuvor gesehen wurden.
‫Wir werden ihm sagen, dass er sie ignorieren soll.
‫Wunderbar.
‫Und dann werden wir sicherstellen, dass wir alle diese Dinge, die wir brauchen werden, aufgereiht oder aufgereiht haben.
‫Uns fehlt hier etwas.
‫Müssen Sie überprüfen, wo sich unsere Klammern befinden.
‫Uns fehlt hier einer.
‫Na, bitte.
‫Sehen Sie, wie Sie herausfinden, was Sie verpassen, Schläger raus und dann die Türfunktion.
‫Wir werden Adlertüren für den Außenbereich definieren.
‫Und so wieder dasselbe.
‫Wir werden also eine Türtransformator-Türtransformator-ECLSS-Pipeline erstellen.
‫Auch hier verwenden wir eine Pipeline, weil dies in einer Sekunde alles einen Sinn ergibt.
‫Rechts?
‫Warum wurde Pipelines angelegt?
‫Um dies zu tun, müssen wir Computer drücken.
‫Nein, wir wollen das Gleiche noch einmal machen.
‫Einfacher Computer.
‫Und die Strategie wird konstant bleiben und der volle Wert für unsere Türen besteht darin, dass wir sie einfach
‫mit Gewalt ausfüllen, weil vier die Mehrheit in der Spalte Türen ist.
‫Als nächstes wollen wir numerische Features.
‫Unsere numerischen Funktionen sind also unsere Kilometerzähler-Spalte.
‫Ich bin wunderbar.
‫Und dann erstellen wir einen numerischen Transformer gleich.
‫Das erste, was wir tun werden, ist, dass die Pipeline-Schritte gleich sind.
‫Und andererseits müssen wir hier Werte unterstellen.
‫Also unterstelle a.
‫Einfache MPRDA.
‫Strategie ist gleich Hauptsache.
‫Das bedeutet also, dass es die numerischen Spalten, in unserem Fall den Kilometerzähler, mit der Strategie füllt,
‫Mayne wird den Hauptwert der Idomeneo-Spalte nehmen und alle fehlenden Zeilen im Kilometerzähler mit dem
‫Hauptwert des Rests füllen Werte.
‫Das war viel.
‫Jetzt immer noch nicht fertig.
‫Korrekt.
‫Wir richten die Vorverarbeitungsschritte ein.
‫Denken Sie also daran, was wir tun müssen.
‫Wir müssen fehlende Daten ergänzen.
‫Dies ist also Teil unserer Vorverarbeitung, dieser beiden Vorverarbeitung unserer Daten.
‫Und das ist die Modellierung der Daten.
‫Also werden unsere Vorverarbeitungsschritte ausgefüllt, fehlende Daten und Daten in Zahlen umgewandelt, damit wir das tun
‫können.
‫Füllen Sie fehlende Werte aus und wandeln Sie sie in Zahlen um.
‫Um also eine Präprozessor-Instanz zu erstellen, muss ein Präprozessor, der die Tab-Reihenfolge des Spaltentransformators verwendet, abgeschlossen werden.
‫Und wir werden es weitergeben Colomb Transformer braucht Transformatoren ebenbürtig.
‫Und jetzt wird dies eine Liste der Transformationen sein, die wir an unseren Daten vornehmen möchten.
‫Und in unserem Fall haben wir eine Cat Thirt Schäfer Categorical.
‫Es wird einen kategorischen Transformator passieren.
‫Und wir wollen diese Transformationen, die wir hier definiert haben.
‫Die Kategorie, ein guter Wandler, um einen Wert zu füllen, mit einfachen Computern fehlt.
‫Und zu einem Hortencode, der Farbe macht.
‫Wir möchten, dass diese für die kategorialen Merkmale ausgeführt werden.
‫Drücken Sie Boulevardzeitung, ich kann kategorische Features spielen.
‫Wunderbar.
‫Jetzt übergebe ich ihm einen weiteren Sturz.
‫Also wollen wir es jetzt machen.
‫Dieselben Schritte, aber dieses Mal mit dem Türtransformator.
‫Das wird die Türspalte mit dem konstanten Wert von vier Twingo-Türmerkmalen füllen.
‫Wunderbar.
‫Und schließlich wollte ich den Nahm Transformer verwenden, der unseren numerischen Transformator nehmen
‫wird.
‫Und durchführen.
‫Die Anrechnung.
‫Zu den numerischen Merkmalen.
‫Wunderschönen.
‫Wenn es nur ein Merkmal gibt, also Merkmale als Plural ist, ist das Ziehen wahrscheinlich nicht richtig.
‫Und jetzt haben wir unsere Vorverarbeitung abgeschlossen.
‫Rechts.
‫Unsere Daten werden also gefüllt.
‫Fehlen.
‫Diese werden gefüllt.
‫Und dann wird es in Zahlen umgewandelt.
‫Mit dem, was wir hier gemacht haben.
‫Der nächste Schritt besteht darin, eine Vorverarbeitungs- und Modellierungspipeline zu erstellen.
‫Wir können dies tun, wenn Sie möglicherweise kein Gas mehr haben, da ich das Wort Pipeline
‫verwende, wenn Sie eine Vorverarbeitungs- und Modellierungspipeline erstellen müssen.
‫Was wir jetzt im Wesentlichen tun, besteht darin, unsere Vorverarbeitungsschritte mit einem Modellierungsschritt
‫zusammenzufügen.
‫Und da es mehrere Schritte gibt, verwenden wir eine Pipeline, um sie zu kombinieren.
‫Modell ist also gleich Pipeline.
‫Placid Steps, das ist eine Liste mit Umkippen, und das ist der Name.
‫Dies ist also ein Vorprozess, ein Schritt.
‫Und wir werden den Präprozessor übergeben.
‫Der erste Schritt in unserer Pipeline hier, unserer Modellpipeline, besteht darin, dies zu durchlaufen.
‫Und dann der nächste Schritt.
‫Und lege hier einen kleinen Kombi hin.
‫Wir müssen einen weiteren Sturz schaffen.
‫Was unser Modell sein wird, ist unser Random Forest Regress up.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir also unsere Modellpipeline aktiviert, die die Vorverarbeitung durchläuft. Wenn die Vorverarbeitung abgeschlossen
‫ist, wird darauf ein zufälliger Waldklassifizierer erstellt.
‫Wir können unsere Daten oder so aufgeteilte Daten erhalten, ex ákos Datenpunktzeichnen.
‫Wir werden die Preisspalte entfernen, weil wir das vorhersagen wollen, dass der Zugriff gleich
‫eins ist.
‫Warum wird der Datenpreis sein.
‫Jetzt werden wir X erstellen, indem wir X-Test versuchen, wie wir es immer tun.
‫Y-Zug Y-Test entspricht dem Versuch, die x-y-Testgröße aufzuteilen.
‫Wir verwenden null Komma zwei und dann passen wir das Modell an und schulen es.
‫Also Modell passt nicht zu X, Belastung Y jetzt versuchen, Modell Punkt Schule X Test, y Test.
‫Wo wir es falsch verstanden haben, griff auf neun.
‫Wir haben einen Tippfehler.
‫Natürlich behandeln wir unbekannt.
‫Na, bitte.
‫Ändere das.
‫Wir haben es geschafft.
‫Wir haben die gesamte Pipeline in einer Zelle erstellt und die Pipeline-Klasse genutzt.
‫Lassen Sie uns also durchgehen, was wir getan haben.
‫Wir importierten die Klassen, um unsere Daten vorzubereiten, Pandas Column Transformer Pipeline, Simple und Put One
‫Hot Encoder.
‫Wir haben die Klassen importiert, um unsere Modellierung durchzuführen.
‫Also durch Zufallsforst-Agressor trainierte Test-Split-Grid-Suche c. V.
‫Wir haben einen zufälligen Sayed erstellt, damit unsere Ergebnisse reproduzierbar sind.
‫Und dann definieren wir verschiedene Features und Transformer-Pipelines.
‫Daher definieren wir hier die kategorialen Merkmale.
‫Die Türfunktion, die numerische Funktion.
‫Und dann haben wir für jeden von ihnen einige Schritte für unsere Pipeline erstellt, um nicht nur fehlende Werte
‫zu imputieren, sondern auch einen heißen im Code.
‫Verwandeln Sie also alle unsere Daten, die keine Zahlen waren, in Zahlen.
‫Und dann richten wir einen Vorverarbeitungsschritt ein.
‫Das hat alle unsere Pipelines hierher gekostet.
‫Um die Schritte zu unternehmen, die wir für die kategorialen Merkmale des Türmerkmals und des numerischen
‫Merkmals unternehmen wollten, haben wir eine weitere Pipeline erstellt, um all diese Stäbe zusammenzufassen.
‫Unsere Daten nicht nur vorzuverarbeiten und dann zu modellieren.
‫Dann teilen wir unsere Daten in X und Y auf und dann in Trainieren und Testen.
‫Wenn wir also Modellpunktanpassung aufrufen, wird diese Variable hier aufgerufen, die diese Pipeline ausführen
‫wird.
‫Was von Natur aus den Vorprozess als Schritt bezeichnen wird, der diese Pipeline ausführen wird, die von Natur
‫aus alle diese drei Schritte ausführen wird.
‫Weißt du, ich werde nachdenken, Daniel.
‫Nun, hier ist viel los.
‫Aber wenn Sie das, was Sie hier gesehen haben, noch einmal durchgehen, müssen Sie sagen, dass Sie durchgehen und
‫gehen können, okay.
‫Ich fange an, zusammenzufassen, was passiert.
‫Wenn Sie nun genau dorthin zurückscrollen, wo wir dies ursprünglich getan haben, ist das Füllen von Daten
‫mit PAND das Füllen von Daten mit České Loan und dann eine Modellierung nach unserem Autoverkaufsproblem.
‫Sie werden sehen, dass wir es über eine Reihe von verschiedenen Zellen gemacht haben und jetzt tun wir es.
‫Wir betreiben ein ausgewachsenes Modell für maschinelles Lernen und fünfundfünfzig Zeilen Code abzüglich einiger Kommentare und wir könnten das
‫wahrscheinlich aufräumen, wenn wir ehrlich zu uns selbst sind.
‫Aber jetzt beginnst du zu sehen, dass ein Ende der Anfang ist.
‫Maschinelles Lernen ist während der ganzen Sache sehr experimentell und es ist sehr experimentell.
‫Was es also am Anfang braucht, ist überall nur Code zu schreiben, verschiedene Dinge auszuprobieren und zu sehen, wie sie
‫funktionieren.
‫Und dann kann man es irgendwann auf so etwas reduzieren.
‫Bringen Sie alles in eine große Zelle in einer Pipeline und gehen Sie die Schritte durch, die Sie auf dem Weg herausgefunden
‫haben.
‫Nun möchten wir natürlich diese Verwendung von Hyperparameter-Tuning wahrscheinlich verbessern.
‫Und das ist es, was wir uns im nächsten Video ansehen könnten, nämlich die Verwendung von Hover-Parametern und die Abstimmung
‫mit einer Pipeline, die sich etwas von der Vorgehensweise mit einem normalen Modell unterscheidet.
‫Machen Sie also eine kleine Pause, machen Sie einen Schritt zurück zu dem, was wir hier gemacht haben, denn es war lang.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie es nicht vollständig aufnehmen.
‫Lesen Sie sich die Pipeline-Klasse von socket durch, lernen Sie die Dokumentation und sehen Sie, ob Sie sich anstellen können.
‫Was wir in der Dokumentation gemacht haben, zu dem, was wir hier gemacht haben.
‫Ansonsten sehen wir uns im nächsten Video, wir werden sehen, ob wir diese Punktzahl verbessern können.