‫Oke, Anda sudah berhasil.
‫Lihat seberapa jauh kita telah datang.
‫Kami telah membahas sebagian besar perpustakaan cyclone dan kami masih akan menyelesaikannya.
‫Kami sampai bagian terakhir menempatkan semuanya bersama-sama.
‫Kami telah melalui alur kerja ujung ke ujung.
‫Kami telah melihat bagaimana menyiapkan data.
‫Kami telah melihat cara memilih model pembelajaran mesin yang tepat untuk masalah kami.
‫Kami mengisinya dengan data.
‫Kami menggunakannya untuk membuat prediksi.
‫Kami telah mengevaluasi model terlatih.
‫Kami telah meningkatkan model saluran pembuangan.
‫Kami telah menyimpan dan memuat model terlatih.
‫Sekarang, mari kita gabungkan semua ini, semua ini.
‫Bisakah kita melakukannya?
‫Sekarang, mari kita buat sedikit heading tujuh Bono dengan menggabungkan semuanya.
‫Hal pertama.
‫Dapatkan sedikit tepukan di punggung, benar, karena kita telah membahas banyak hal.
‫Dan sejauh ini tampaknya ada di mana-mana.
‫Tapi tidak perlu khawatir.
‫Beginilah cara proyek pembelajaran mesin sering dimulai sebagai sejumlah besar eksperimen dan kode yang berbeda
‫di semua tempat.
‫Dan kemudian setelah Anda menemukan sesuatu yang berhasil, proses penyempurnaan dimulai.
‫Dan sekarang seperti apa proses penyempurnaan ini?
‫Nah, mari kita gunakan mengingat masalah regresi penjualan mobil tua kita yang baik, a. k. sebuah. memprediksi harga jual
‫mobil.
‫Kami akan menggunakannya sebagai contoh dan untuk merapikan semuanya.
‫Kami akan menggunakan pinjaman hit Saikat.
‫Mari kita lihat pipa socket belajar untuk merapikan semuanya.
‫Kita akan menggunakan kelas pipa.
‫Sekarang, Anda dapat membayangkan Pipeline sebagai cara untuk menyatukan sejumlah proses pinjaman soket yang berbeda dalam satu
‫klik.
‫Jadi mirip seperti menulis fungsi.
‫Benar.
‫Anda mendapatkan beberapa langkah berbeda dan Anda menggabungkannya.
‫Pipeline Transformers dengan finalis Minor.
‫Jadi trafo atau Trafo, a. k. sebuah. mengubah data.
‫Menyiapkan data.
‫Dan kemudian perkiraan akhir.
‫Perkiraan kami mengingat dalam persyaratan pinjaman sike hit adalah model pembelajaran mesin.
‫Jadi sebagai penyegaran, inilah data penjualan mobil kami seribu mawar.
‫Dan ada beberapa data yang hilang di sini, bukan?
‫Jadi ada yang hilang di sini.
‫Hilang di sini.
‫Dan yang kami coba lakukan adalah menggunakan pintu odometer warna untuk memprediksi harga jual mobil.
‫Sekarang, sekali lagi, data ini tidak sempurna karena dapatkah Anda melakukan ini?
‫Bisakah Anda mencari tahu ini dengan waktu yang cukup?
‫Anda mungkin secara realistis membutuhkan beberapa parameter lagi, beberapa detail lebih lanjut tentang mobil sebelum Anda dapat mengetahui
‫berapa harga yang akan mereka jual.
‫Jadi mari kita mulai membicarakannya.
‫Mari kita mulai dengan kode untuk memulai.
‫Impor ulang data, pergi bayar data.
‫Baca, kata V.
‫titik, titik.
‫Kami telah menyimpannya di data kami, penjualan mobil Vohra diperpanjang secara online, folder data tidak tidak naik rantai.
‫Nah, penjualan mobil.
‫Di sana kita pergi.
‫Penjualan mobil, data tambahan hilang.
‫Itu yang kami inginkan.
‫Kemudian kita akan melihat-lihat.
‫Kami akan melihat sekilas.
‫Luar biasa.
‫Jadi ini hanya mengimpor ulang ini.
‫CSB jatuh yang kita miliki di sini.
‫Sekarang, apa yang kita katakan?
‫Kami mengatakan kami ingin menggunakan kolom ini, jadi keempat kolom ini untuk memprediksi kolom harga.
‫Kita akan melihat tipe data kita.
‫Jadi kita punya merek, yang merupakan objek yang memiliki tali berwarna, yang merupakan
‫objek yang memiliki tali, pintu odometer dan harganya, yang telah kita bicarakan tentang pintu sebagai sebuah kategori juga.
‫Jadi odometer adalah kolom numerik kami.
‫Dan apakah Anda ingat apa yang harus kami lakukan untuk data kami?
‫Kita harus memastikan bahwa semuanya dalam format numerik sebelum kita dapat membangun model pembelajaran mesin di atasnya.
‫Dan ada hambatan kecil lain yang kami miliki sebelum kami dapat membangun model pembelajaran mesin, dan
‫angka itu adalah N. SEBUAH.
‫Jadi sekarang beberapa yang kita punya sekarang nilai di beberapa kolom kita sementara semua.
‫Kami mendapat 50 titik data yang hilang di setiap kolom kami.
‫Jadi, itu juga merupakan larangan besar dengan model pembelajaran mesin.
‫Kita perlu memastikan bahwa datanya numerik dan tidak ada nilai yang hilang untuk merujuk kembali ke
‫keynote kita.
‫Semua data harus numerik.
‫Ini adalah hal yang perlu diingat.
‫Dan tidak boleh ada nilai yang hilang.
‫OKE.
‫Mari kita periksa.
‫Jadi yang harus kita lakukan adalah jika kita ingin menggabungkan semuanya, kita telah melakukan ini sebelumnya, kita telah menyimpan
‫data perasaan, kita telah melihat mengonversinya.
‫Tapi kali ini, kami ingin menggunakan pipa untuk melakukannya.
‫Jadi jalur psikis, pipa, impor utama adalah langkah, yang merupakan daftar yang berisi terowongan yang memiliki nama langkah
‫dan tindakan yang harus diambil.
‫Kami akan mengatakan ini sebentar lagi, tetapi kami hanya membicarakannya.
‫Dan dalam kasus kami, langkah kami adalah apa langkah kami pertama-tama kami perlu mengisi data yang hilang.
‫Dan kemudian mengonversi data menjadi angka dan kemudian membangun model pembelajaran mesin di atasnya.
‫Jadi mari kita lakukan di sini.
‫Saya ingin melakukan yang satu ini.
‫Jadi semuanya dalam satu sel.
‫Mari kita menempatkan langkah kita di sini.
‫Apa yang harus kita lakukan.
‫Langkah-langkah yang ingin kita lakukan semua dalam satu sel.
‫Bisakah kita melakukan semuanya dalam satu sel?
‫Karena sebelum melakukan ini, butuh sedikit kerja keras.
‫Tapi katakanlah ini yang sedang kita lakukan.
‫Ini adalah proses penyempurnaan kami menggunakan pipa.
‫Jadi langkah pertama adalah mengisi data yang hilang dan kemudian langkah kedua adalah mengubah data menjadi angka.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian langkah ketiga adalah membangun model pada data.
‫Baiklah.
‫Retak buku-buku jari, siapkan jari.
‫Mari kita lakukan dia.
‫Dan jika sepertinya saya akan melalui ini cukup cepat, izinkan saya memberi tahu Anda, tidak ada apa pun di
‫sini yang belum kita bahas kecuali pipanya.
‫Tapi apa yang telah kita pelajari di video sebelumnya, Anda akan ditambahkan ke Duse serta membaca dokumentasi di sini.
‫Apa sebenarnya yang sedang terjadi?
‫Jadi Import Pender's adalah hari gajian karena kami ingin melakukan ini semua dalam satu sel.
‫Dan kemudian dari eské loan dot com pose.
‫Ingat transformator kolom?
‫Dan kemudian dari jalur SCCA, di sinilah kita akan mengimpor kelas pipa yang akan kita
‫manfaatkan di sini.
‫Impor pipa dan kemudian dari jalur SCCA, bukan berarti kita akan mengimpor komputer sederhana.
‫Inilah yang akan kita gunakan untuk menghubungkan data kita.
‫Jadi isi data yang hilang.
‫Dan kemudian dari eské line dot pre processing.
‫Impor satu panas dan koda.
‫Inilah yang akan kita lakukan untuk mengonversi data menjadi angka atau maaf, kita akan menggunakannya untuk mengonversi nomor
‫kumpulan data.
‫Jadi siapkan datanya.
‫Ini adalah impor yang akan kita gunakan untuk itu.
‫Kemudian yang berikutnya adalah pemodelan.
‫Jadi sejak Kaylan mendapat ansambel.
‫Impor hutan acak tepercaya kami, mundur karena kami ingin memprediksi jumlahnya dan kemudian dari
‫České belajar tidak.
‫Pemilihan model.
‫Impor.
‫Di sana.
‫Ya, itu terlihat benar.
‫Saya dikenal rentan terhadap kesalahan ketik, mencoba menjelaskan.
‫Dan kami ingin membaca Search Savy karena kami telah melihat pencarian grid digunakan sebelumnya, yang akan mencari beberapa
‫parameter hover yang optimal untuk penyerang hutan acak kami.
‫Oke.
‫Sekarang kita akan mengatur kata acak, jadi kita akan mengimpor num pi sebagai ENPI.
‫Kami akan pergi enpi benih acak empat puluh dua.
‫Luar biasa.
‫Sekarang untuk kelengkapan, untuk melakukan semuanya dalam satu sel, kita akan mengimpor
‫ulang data input dinosaurus dan kita akan menghapus baris dengan label yang hilang.
‫Jadi data sama dengan hari gajian.
‫Jangan lihat, ya, kami akan keluar Datafolha.
‫Ini perlu menjadi string dan pergi.
‫Penjualan mobil.
‫Data hilang yang diperpanjang.
‫Itu yang kita cari, versi seribu mawar.
‫Dan kemudian untuk menjatuhkan mawar yang memiliki label yang hilang akan pergi.
‫Data.
‫Dot drop dan subset akan mengaturnya sama dengan kolom harga karena itulah yang ingin kita prediksi.
‫Dan itulah label kami.
‫Dan kita akan pergi di tempat yang sama benar.
‫Oke.
‫Jadi apa yang telah kami lakukan adalah kami hanya mereplikasi ini di sini dan sekarang kami telah menjatuhkannya.
‫Baris yang berisi nilai harga yang hilang.
‫Jadi a. k. sebuah. label yang hilang.
‫Sekarang, apa yang akan kita lakukan di sini adalah kita akan mulai mendefinisikan fitur yang
‫berbeda dari dataset dan jalur pipa transformator yang berbeda yang ingin kita tempatkan pada data tersebut.
‫Jadi jika kita kembali ke sini, transformasi apa yang perlu kita lakukan?
‫Kita perlu mengubah warna pembuatan kita menjadi angka.
‫Kita perlu mengisi nilai yang hilang dari semua kolom di sini.
‫Dan kita perlu mengubah pintu kita karena itu juga sebuah kategori.
‫Kita perlu mengubahnya menjadi kategori nilai.
‫Jadi kita akan benar-benar tahu.
‫Lupakan apa yang saya katakan tentang pintu.
‫Mari kita lihat apa yang sebenarnya kita lakukan dalam kode.
‫Jadi tentukan berbagai fitur dan saluran pipa transformator.
‫Jadi untuk fitur kategoris kami, Doors, Doors adalah kasus khusus karena sudah numerik.
‫Fitur kategoris sama dengan make.
‫Dan warna.
‫Sekarang, apa yang akan kita lakukan di sini adalah membuat bentuk trance kategoris.
‫Jadi ini hanya berarti memodifikasi data dan untuk melakukannya, kita akan menggunakan pipeline.
‫Ini adalah pertama kalinya kami melihat pipa.
‫Tetapi langkah-langkah dalam pipa akan menjadi yang pertama.
‫Kami akan mengisi dengan nilai yang hilang dalam IMPUTES.
‫Jadi di sinilah input pipa mengambil langkah-langkah yang harus diambil.
‫Benar.
‫Satu demi satu sebagai daftar tumbang.
‫Jadi mari kita lihat ini terjadi.
‫Namanya Imputes.
‫Dan kita akan mengingat ini adalah tindakan yang harus diambil.
‫Jadi strategi komputer sederhana sama dengan konstan.
‫Dan kemudian nilai penuhnya akan hilang.
‫Jadi Anda mungkin kehabisan jus.
‫Apa yang terjadi di sana dengan kasus khusus ini?
‫Dimana imputasi.
‫Fitur kategoris dengan nilai konstan string yang hilang.
‫Sekarang kita akan membuat satu hot dan go one hot dan koda.
‫Dan untuk menangani yang tidak diketahui, kolom yang belum pernah dilihat sebelumnya.
‫Kami akan memberitahunya untuk mengabaikan mereka.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian kita akan memastikan bahwa kita semua telah menyusun atau menyusun hal-hal ini yang akan kita perlukan.
‫Kami kehilangan sesuatu di sini.
‫Perlu memeriksa di mana tanda kurung kami berada.
‫Kami kehilangan satu di sini.
‫Di sana kita pergi.
‫Lihat bagaimana ini mencari tahu apa yang Anda lewatkan, raket keluar dan kemudian fitur pintu.
‫Kami akan mendefinisikan pintu elang fitur luar ruangan.
‫Dan hal yang sama lagi.
‫Jadi kita akan membuat trafo pintu trafo pintu pipa trafo ECLSS.
‫Sekali lagi, kami menggunakan saluran karena ini semua akan masuk akal dalam hitungan detik.
‫Benar?
‫Mengapa memasang pipa?
‫Jadi untuk melakukan ini, kita harus menekan komputer.
‫Tidak, kami ingin melakukan hal yang sama lagi.
‫Komputer sederhana.
‫Dan strateginya akan konstan dan nilai penuh untuk pintu kita adalah kita hanya akan mengisinya
‫dengan paksa karena empat adalah angka mayoritas di kolom Pintu.
‫Kemudian selanjutnya, kami menginginkan fitur numerik.
‫Jadi fitur numerik kami adalah kolom odometer kami.
‫Saya hebat.
‫Dan kemudian kita akan membuat trafo numerik sama dengan.
‫Hal pertama yang akan kita lakukan, langkah pipanya sama.
‫Dan sekali lagi, kita perlu memasukkan nilai di sini.
‫Jadi hitung a.
‫MPRDA sederhana.
‫Strategi sama dengan utama.
‫Jadi ini berarti akan mengisi kolom numerik, dalam kasus kami odometer, dengan strategi, Mayne's akan mengambil
‫nilai utama dari kolom Idomeneo dan mengisi semua baris yang hilang di odometer dengan yang
‫utama dari sisanya. nilai-nilai.
‫Itu banyak.
‫Sekarang, masih belum selesai.
‫Itu benar.
‫Kami akan menyiapkan langkah-langkah pra-pemrosesan.
‫Jadi ingat apa yang perlu kita lakukan.
‫Kita perlu mengisi data yang hilang.
‫Jadi ini adalah bagian dari pra-pemrosesan kami, dua pra-pemrosesan data kami.
‫Dan ini adalah pemodelan data.
‫Jadi langkah pra-pemrosesan kami akan diisi, data yang hilang dan mengubah data menjadi angka sehingga kami
‫dapat melakukannya.
‫Isi nilai yang hilang, lalu konversikan ke angka.
‫Maka untuk membuat instantiate preprocessor, preprocessor menggunakan tab column transformer order complete.
‫Dan kita akan melewatinya Colomb Transformer membutuhkan transformer yang sama.
‫Dan sekarang ini akan menjadi daftar transformasi yang ingin kita lakukan pada data kita.
‫Dan dalam kasus kami, kami memiliki satu yang disebut Cat Thirt Schäfer Categorical.
‫Ini akan melewatinya transformator kategoris.
‫Dan kami menginginkan transformasi yang telah kami definisikan di sini.
‫Kategori, trafo yang baik untuk mengisi nilai, komputer sederhana dengan hilang.
‫Dan untuk satu kode penimbunan membuat warna.
‫Kami ingin itu dilakukan pada fitur kategoris.
‫Tekan tabloid, saya bisa memainkan fitur kategoris.
‫Luar biasa.
‫Sekarang saya mengopernya lagi.
‫Jadi sekarang kami ingin melakukannya.
‫Langkahnya sama, tapi kali ini menggunakan trafo pintu.
‫Yang akan mengisi kolom pintu dengan nilai konstan empat fitur pintu Twingo.
‫Luar biasa.
‫Dan akhirnya, saya ingin menyelesaikan menggunakan Transformer Nahm, yang akan mengambil transformator numerik
‫kami.
‫Dan tampil.
‫Imputasi.
‫Pada fitur numerik.
‫Cantik.
‫Ketika hanya ada satu fitur, jadi fitur sebagai bentuk jamak mungkin menarik tidak benar.
‫Dan sekarang kita telah melakukan preprocessing kita.
‫Benar.
‫Jadi data kami semakin terisi.
‫Hilang.
‫Mereka semakin terisi.
‫Dan kemudian diubah menjadi angka.
‫Menggunakan apa yang telah kami lakukan di sini.
‫Langkah selanjutnya adalah membuat preprocessing dan modelling pipeline.
‫Kami dapat melakukan ini karena Anda mungkin kehabisan bahan bakar karena saya menggunakan kata pipa
‫ketika Anda perlu membuat pipa pra-pemrosesan dan pemodelan.
‫Jadi sekarang pada dasarnya apa yang kami lakukan adalah kami menempatkan langkah-langkah pra-pemrosesan kami bersama-sama dengan langkah
‫pemodelan.
‫Dan karena ada beberapa langkah, kami akan menggunakan pipeline untuk menggabungkannya.
‫Jadi model sama dengan pipa.
‫Placid Steps, yang merupakan daftar berisi topples, dan inilah namanya.
‫Jadi ini adalah pra-proses langkah.
‫Dan kita akan melewati preprocessor.
‫Jadi langkah pertama dalam jalur pipa kami di sini, jalur pipa model kami, adalah menjalankannya.
‫Dan kemudian langkah selanjutnya.
‫Dan letakkan sedikit Kombi di sini.
‫Kita perlu membuat topple lain.
‫Yang akan menjadi model kami adalah regresi hutan acak kami.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang kita sudah menyiapkan pipa model kita, yang akan melalui pra-pemrosesan ingin pra-pemrosesan selesai,
‫itu akan membangun pengklasifikasi hutan acak di atasnya.
‫Kita bisa mendapatkan data kita atau data jadi split, ex ákos data dot draw.
‫Kami akan menghapus kolom harga karena itulah yang ingin kami prediksi, akses itu akan sama
‫dengan satu.
‫Mengapa akan menjadi harga data.
‫Sekarang kita akan membuat X mencoba tes X seperti yang biasa kita lakukan.
‫Y train Y test sama dengan mencoba membagi ukuran tes y.
‫Kami akan menggunakan nol koma dua dan kemudian kami akan menyesuaikan dan menyekolahkan modelnya.
‫Jadi model tidak cocok X, regangan Y coba sekarang, model dot sekolah uji X, uji y.
‫Di mana kita salah menangani pada sembilan.
‫Kami salah ketik.
‫Tentu saja kami menangani yang tidak diketahui.
‫Di sana kita pergi.
‫Ganti itu.
‫Kita berhasil.
‫Kami melakukan seluruh jalur pipa dalam satu sel dengan memanfaatkan kelas jalur pipa.
‫Jadi mari kita melangkah melalui apa yang kita lakukan.
‫Kami mengimpor kelas untuk menyiapkan data kami, trafo kolom Pandas disalurkan, encoder sederhana dan puter
‫one hot.
‫Kami mengimpor kelas untuk melakukan pemodelan kami.
‫Jadi agresor hutan acak terlatih tes split grid search c. v.
‫Kami menyiapkan sayd acak, sehingga hasil kami dapat direproduksi.
‫Dan kemudian kami mendefinisikan berbagai fitur dan jalur pipa transformator.
‫Jadi kami mendefinisikan fitur kategoris di sini.
‫Fitur pintu, fitur numerik.
‫Dan kemudian untuk masing-masing dari mereka, kami membuat beberapa langkah untuk pipeline kami untuk tidak hanya memperhitungkan nilai yang
‫hilang, tetapi juga untuk satu kode panas.
‫Jadi ubah semua data kita yang bukan angka menjadi angka.
‫Dan kemudian kami menyiapkan langkah pra-pemrosesan.
‫Itu mengambil semua saluran pipa kami di sini.
‫Untuk mengambil langkah-langkah yang ingin kami ambil pada fitur kategoris pada fitur pintu dan
‫fitur numerik, maka kami membuat pipa lain untuk menyatukan semua staf ini.
‫Untuk tidak hanya melakukan pra-proses data kami dan kemudian memodelkannya.
‫Jadi kami membagi data kami menjadi X dan Y dan kemudian menjadi pelatihan dan pengujian.
‫Jadi ketika kita memanggil model dot fit, itu akan memanggil variabel ini di sini, yang akan menjalankan jalur
‫pipa ini.
‫Yang secara inheren akan menyebut pra-proses sebagai langkah, yang akan menjalankan jalur pipa ini, yang secara
‫inheren akan menjalankan ketiga langkah ini.
‫Kau tahu, aku akan berpikir, Daniel.
‫Nah, ini sudah banyak terjadi.
‫Tetapi jika Anda melihat kembali apa yang telah Anda lihat di sini, Anda harus mengatakan bahwa Anda dapat melangkah
‫dan pergi, oke.
‫Aku mulai mengumpulkan apa yang terjadi.
‫Sekarang, jika Anda menggulir ke kanan kembali ke tempat kami awalnya melakukan ini, mengisi data dengan
‫PAND adalah mengisi data dengan eské Loan dan kemudian memodelkannya pada masalah penjualan mobil kami.
‫Anda akan melihat bahwa kami melakukannya pada sejumlah sel yang berbeda dan sekarang kami melakukannya.
‫Kami menjalankan model pembelajaran mesin yang lengkap dan lima puluh lima baris kode dikurangi beberapa komentar dan kami mungkin
‫dapat merapikannya jika kami jujur dengan diri kami sendiri.
‫Tapi sekarang Anda mulai melihat adalah akhir dari awal.
‫Pembelajaran mesin sangat eksperimental di seluruh hal dan sangat eksperimental.
‫Jadi yang diperlukan di awal hanyalah kode di mana-mana, mencoba berbagai hal, melihat cara kerjanya.
‫Dan akhirnya Anda bisa membawanya ke sesuatu seperti ini.
‫Masukkan semuanya ke dalam satu sel besar dalam saluran melalui langkah-langkah yang telah Anda temukan di sepanjang
‫jalan.
‫Sekarang, tentu saja, kami mungkin ingin meningkatkan penggunaan penyetelan parameter hiper ini.
‫Dan itulah yang mungkin kita lihat di video berikutnya, adalah bagaimana menggunakan parameter hover, menyetel dengan pipeline
‫yang sedikit berbeda dengan yang kita lihat dilakukan hanya dengan model biasa.
‫Jadi istirahatlah sebentar, mundurlah melalui apa yang telah kita lakukan di sini karena itu panjang.
‫Jangan khawatir jika Anda tidak menerimanya sepenuhnya.
‫Bacalah kelas soket pipa, pelajari dokumentasi dan lihat apakah Anda dapat berbaris.
‫Apa yang telah kami lakukan dalam dokumentasi dengan apa yang telah kami lakukan di sini.
‫Jika tidak, saya akan melihat Anda di video berikutnya, kami akan melihat apakah kami dapat meningkatkan skor ini.