‫Ok, ce l'hai fatta.
‫Guarda quanto lontano siamo arrivati.
‫Abbiamo coperto una fetta assolutamente enorme della biblioteca dei cicloni e continueremo a finirla.
‫Siamo fino all'ultima sezione a mettere tutto insieme.
‫Abbiamo attraversato un flusso di lavoro end-to-end.
‫Abbiamo visto come preparare i dati.
‫Abbiamo visto come scegliere il modello di machine learning giusto per i nostri problemi.
‫Lo riempiamo con i dati.
‫Lo usiamo per fare previsioni.
‫Abbiamo valutato un modello addestrato.
‫Abbiamo migliorato un modello di scarico.
‫Abbiamo salvato e caricato un modello addestrato.
‫Ora combiniamo tutto questo, tutto questo.
‫Potremmo farlo?
‫Ora, facciamo un piccolo titolo sette Bono mettendo tutto insieme.
‫Prima cosa.
‫Prenditi una piccola pacca sulla spalla, giusto, perché abbiamo parlato molto.
‫E finora sembra essere dappertutto nel luogo in cui si trova.
‫Ma non preoccuparti.
‫È così che i progetti di apprendimento automatico spesso iniziano come un insieme di esperimenti diversi
‫e codificano ovunque.
‫E poi, una volta trovato qualcosa che funziona, inizia il processo di perfezionamento.
‫E ora come sarebbe questo processo di raffinamento?
‫Bene, ricordiamoci del nostro buon vecchio problema di regressione delle vendite di auto, a. K. un. prevedere il prezzo di vendita
‫delle auto.
‫Lo useremo come esempio e per mettere in ordine le cose.
‫Useremo prestiti di successo Saikat.
‫Diamo un'occhiata alla pipeline di apprendimento del socket per mettere in ordine le cose.
‫Useremo la classe pipeline.
‫Ora, puoi immaginare Pipeline come un modo per mettere insieme una serie di diversi processi di prestito socket in un
‫colpo solo.
‫Così simile a scrivere una funzione.
‫Destra.
‫Stai ricevendo un paio di passaggi diversi e li stai mettendo insieme.
‫Pipeline di Transformers con il finalista Minor.
‫Quindi un trasformatore o trasformatori, a. K. un. trasformare i dati.
‫Preparare i dati.
‫E poi una stima finale.
‫Il nostro ricordo stimato in termini di prestito immediato è un modello di apprendimento automatico.
‫Quindi, come aggiornamento, questo è il nostro dato sulle vendite di auto è di un migliaio di rose.
‫E ci sono alcuni dati mancanti qui, giusto?
‫Quindi qui manca.
‫Manca qui.
‫E quello che stiamo cercando di fare è usare porte colorate per contachilometri per prevedere il prezzo di vendita delle auto.
‫Ora, di nuovo, questi dati sono imperfetti perché potresti farlo?
‫Riusciresti a capirlo dato abbastanza tempo?
‫Probabilmente avresti realisticamente bisogno di qualche parametro in più, qualche dettaglio in più sulle auto prima
‫di poter capire a quanto venderebbero.
‫Allora cominciamo a parlarne.
‫Mettiamo le mani sul codice per iniziare.
‫Reimporta i dati, vai a pagare i dati.
‫Leggi, dice V.
‫Punto, punto.
‫L'abbiamo salvato nei nostri dati, le vendite di auto Vohra sono state estese online, la cartella dei dati non è in cima alla
‫catena.
‫Bene, le vendite di auto.
‫Ci siamo.
‫Vendite di auto, dati estesi mancanti.
‫Questo è quello che vogliamo.
‫Allora daremo un'occhiata.
‫Daremo una rapida occhiata.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo è solo reimportare questo.
‫CSB caduta che abbiamo qui.
‫Ora, cosa abbiamo detto?
‫Abbiamo detto di voler utilizzare queste colonne, quindi queste quattro colonne per prevedere la colonna del prezzo.
‫Daremo un'occhiata ai nostri tipi di dati.
‫Quindi abbiamo make, che è un oggetto che è una corda, il loro colore, che è un
‫oggetto che è una corda, le porte del contachilometri e il prezzo, che abbiamo detto che anche le porte sono una categoria.
‫Quindi il contachilometri è la nostra colonna numerica.
‫E ricordi cosa dobbiamo fare per i nostri dati?
‫Dobbiamo assicurarci che sia tutto in formato numerico prima di poterci costruire un modello di apprendimento automatico.
‫E c'è un altro piccolo ostacolo che abbiamo prima di poter costruire un modello di apprendimento automatico, e
‫quella cifra è N. UN.
‫Così è ora che alcuni abbiamo ora valori in alcuni dei nostri mentre tutte le nostre colonne.
‫Abbiamo 50 punti dati mancanti in ciascuna delle nostre colonne.
‫Quindi questo è anche un grande no con i modelli di apprendimento automatico.
‫Dobbiamo assicurarci che i dati siano numerici e che non ci siano valori mancanti per fare riferimento al
‫nostro keynote.
‫Tutti i dati dovrebbero essere numerici.
‫Queste sono cose da ricordare.
‫E non ci dovrebbero essere valori mancanti.
‫OK.
‫Controlliamolo.
‫Quindi quello che dovremo fare è se vogliamo mettere tutto insieme, l'abbiamo fatto prima, abbiamo salvato i
‫dati delle sensazioni, abbiamo visto convertirli.
‫Ma questa volta, vogliamo usare una pipeline per farlo.
‫Quindi le linee psichiche, le condutture, l'importazione principale sono i passaggi, che è un elenco che contiene un tunnel che ha il
‫nome del passaggio e l'azione da intraprendere.
‫Lo diremo tra un secondo, ma ne stiamo solo parlando.
‫E nel nostro caso, i nostri passaggi sono quali sono i nostri passaggi di cui prima abbiamo bisogno per riempire i dati mancanti.
‫E poi converti i dati in numeri e poi costruisci un modello di machine learning su di essi.
‫Quindi facciamolo qui.
‫Voglio fare questo.
‫Quindi è tutto in una cella.
‫Mettiamo qui i nostri passi.
‫Cosa dobbiamo fare.
‫Passi che vogliamo fare tutti in una cella.
‫Possiamo fare tutto in una cella?
‫Perché prima di farlo, ci voleva un bel po' di lavoro.
‫Ma diciamo che questo è quello che stiamo facendo.
‫Questo è il nostro processo di perfezionamento utilizzando la pipeline.
‫Quindi il primo passaggio è riempire i dati mancanti e il secondo passaggio è convertire i dati in numeri.
‫Meraviglioso.
‫E poi il terzo passaggio è costruire un modello sui dati.
‫Va bene.
‫Scrocchia le nocche, prepara le dita.
‫Facciamolo.
‫E se sembra che stia attraversando tutto questo piuttosto velocemente, lascia che te lo dica, non c'è niente qui che
‫non abbiamo coperto tranne che per l'oleodotto.
‫Ma quello che abbiamo imparato nei video precedenti, verrai aggiunto a Duse oltre a leggere la documentazione qui.
‫Cosa sta succedendo esattamente?
‫Quindi Import Pender's è un giorno di paga perché vogliamo fare tutto questo in una cella.
‫E poi da české prestito dot compo.
‫Ricordi il trasformatore di colonna?
‫E poi dalla linea SCCA, qui è dove importeremo la classe pipeline di cui
‫trarremo vantaggio qui.
‫Importa pipeline e quindi dalla linea SCCA, non imputeremo che importeremo un semplice computer.
‫Questo è ciò che useremo per imputare i nostri dati.
‫Quindi riempi i dati mancanti.
‫E poi dalla linea české dot pre-elaborazione.
‫Importa uno hot e Škoda.
‫Questo è quello che faremo per convertire i nostri dati in numeri o scusa, useremo per convertire il nostro numero di
‫set di dati.
‫Quindi, preparando i dati.
‫Queste sono le importazioni che useremo per questo.
‫Quindi il prossimo è la modellazione.
‫Quindi da come Kaylan ha ottenuto l'ensemble.
‫Importa le nostre fidate foreste casuali, regredendo perché volevamo prevedere il numero e poi da České impara
‫a non farlo.
‫Selezione del modello.
‫Importare.
‫Laggiù su.
‫Sì, sembra giusto.
‫Sono stato conosciuto per essere incline a errori di battitura, cercando di spiegare.
‫E vogliamo leggere Search Savy perché abbiamo visto la ricerca della griglia utilizzata in precedenza, che cercherà alcuni parametri
‫di hover ottimali per il nostro aggressore casuale della foresta.
‫Va bene.
‫Ora imposteremo random said, quindi importeremo num pi come ENPI.
‫Andremo enpi seme casuale quarantadue.
‫Meraviglioso.
‫Ora per completezza, per fare tutto in una cella, reimporteremo i
‫dati di input del dinosauro e rilasceremo le righe con le etichette mancanti.
‫Quindi i dati equivalgono al giorno di paga.
‫Non vedo, sì, stavamo per uscire da Datafolha.
‫Questo deve essere una stringa e andare.
‫Vendite di auto.
‫Dati mancanti estesi.
‫Questo è quello che stiamo cercando, la versione dalle mille rose.
‫E poi per far cadere la rosa che ha le etichette mancanti andrà.
‫Dati.
‫Dot drop e un sottoinsieme lo imposteranno uguale alla colonna del prezzo perché è quello che vogliamo prevedere.
‫E questa è la nostra etichetta.
‫E andremo a posto uguale a vero.
‫Va bene.
‫Quindi quello che abbiamo fatto è che l'abbiamo semplicemente replicato qui e ora l'abbiamo abbandonato.
‫Le righe che contengono valori di prezzo mancanti.
‫Quindi un. K. un. etichette mancanti.
‫Ora, ciò che faremo qui è iniziare a definire le diverse caratteristiche del set
‫di dati e le diverse condutture del trasformatore che vogliamo che abbiano luogo su quei dati.
‫Quindi, se torniamo quassù, quali trasformazioni dobbiamo fare?
‫Dobbiamo cambiare il nostro modo di trasformare il colore in numeri.
‫Dobbiamo riempire i valori mancanti di tutte le colonne qui.
‫E dobbiamo cambiare le nostre porte perché è anche una categoria.
‫Dobbiamo cambiarlo in una categoria di valore.
‫Quindi lo sapremo davvero.
‫Dimentica quello che ho detto sulle porte.
‫Vediamo cosa stiamo effettivamente facendo nel codice.
‫Quindi definire diverse caratteristiche e tubazioni del trasformatore.
‫Quindi, per le nostre caratteristiche categoriche, Doors, Doors è un caso speciale perché è già numerico.
‫Le caratteristiche categoriali sono uguali a make.
‫E colore.
‫Ora, quello che faremo qui è creare una forma di trance categorica.
‫Quindi questo significa solo modificare i dati e per farlo useremo una pipeline.
‫Questa è la prima volta che vediamo la pipeline.
‫Ma i passaggi in cantiere saranno i primi.
‫Riempiremo con i valori mancanti all'interno di IMPUTES.
‫Quindi è qui che gli input della pipeline prendono le misure da adottare.
‫Destra.
‫Uno dopo l'altro come un elenco di cadute.
‫Quindi vediamo che succede.
‫Il nome è Imputes.
‫E ricorderemo che questa è l'azione da intraprendere.
‫Quindi la semplice strategia del computer è uguale a costante.
‫E poi mancherà il valore completo.
‫Quindi potresti essere fuori dal succo.
‫Cosa sta succedendo lì con questo caso particolare?
‫Dove imputare.
‫Le caratteristiche categoriali con il valore costante della stringa mancante.
‫Ora creeremo un hot e ne andremo a hot e Škoda.
‫E per gestire l'ignoto, le colonne che non ha mai visto prima.
‫Gli diremo di ignorarli.
‫Meraviglioso.
‫E poi ci assicureremo di aver messo tutti in fila o di aver messo in fila queste cose di cui avremo bisogno.
‫Ci manca qualcosa qui.
‫Devo controllare dove si trovano le nostre staffe.
‫Ci manca uno qui.
‫Ci siamo.
‫Guarda come questo sta capendo cosa ti stai perdendo, racchette fuori e poi funzione porta.
‫Andremo a definire le porte aquile per esterni.
‫E così di nuovo la stessa cosa.
‫Quindi creeremo una pipeline Transformer ECLSS per porta trasformatore.
‫Ancora una volta, stiamo usando una pipeline perché tutto avrà senso in un secondo.
‫Destra?
‫Perché stava preparando le condutture?
‫Quindi, per farlo, dobbiamo premere computer.
‫No, vogliamo fare di nuovo la stessa cosa.
‫Computer semplice.
‫E la strategia sarà costante e il pieno valore per le nostre porte è che lo riempiremo con
‫la forza perché quattro è il numero di maggioranza nella colonna Porte.
‫Poi, vogliamo le caratteristiche numeriche.
‫Quindi le nostre caratteristiche numeriche sono la nostra colonna del contachilometri.
‫Sono meraviglioso.
‫E poi creeremo un trasformatore numerico uguale.
‫La prima cosa che faremo è che i passaggi della pipeline siano uguali.
‫E poi di nuovo, dobbiamo imputare dei valori qui.
‫Quindi imputare a.
‫MPRDA semplice.
‫Strategia è uguale a principale.
‫Quindi questo significa che riempirà le colonne numeriche, nel nostro caso il contachilometri, con la strategia Mayne prenderà
‫il valore principale della colonna Idomeneo e riempirà tutte le righe mancanti nel contachilometri con il
‫principale del resto del valori.
‫Era molto.
‫Ora, ancora non finito.
‫Giusto.
‫Imposteremo le fasi di pre-elaborazione.
‫Quindi ricorda cosa dobbiamo fare.
‫Dobbiamo riempire i dati mancanti.
‫Quindi questo fa parte della nostra pre-elaborazione, queste due pre-elaborazione dei nostri dati.
‫E questo è modellare i dati.
‫Quindi i nostri passaggi di pre-elaborazione verranno compilati, i dati mancanti e i dati verranno convertiti in numeri in modo da
‫poterlo fare.
‫Riempi i valori mancanti, quindi converti in numeri.
‫Quindi, per creare un'istanza del preprocessore, completare un preprocessore utilizzando l'ordine di tabulazione del trasformatore di colonna.
‫E lo supereremo Colomb Transformer prende trasformatori uguali.
‫E ora questo sarà un elenco delle trasformazioni che vogliamo fare sui nostri dati.
‫E nel nostro caso, ne abbiamo uno chiamato Cat Thirt Schäfer Categorical.
‫Gli passerà un trasformatore categorico.
‫E vogliamo quelle trasformazioni che abbiamo definito qui.
‫La categoria, un buon trasformatore per riempire un valore, computer semplice con mancante.
‫E ad un accumulo di codici che crea colore.
‫Vogliamo che vengano eseguiti sulle caratteristiche categoriali.
‫Stampa tabloid, posso giocare caratteristiche categoriche.
‫Meraviglioso.
‫Ora gli passo un altro rovesciamento.
‫Quindi ora vogliamo che lo faccia.
‫Stessi passaggi, ma questa volta usando il trasformatore della porta.
‫Che riempirà la colonna della porta con il valore costante di quattro caratteristiche della porta Twingo.
‫Meraviglioso.
‫E infine, volevo finire di usare il trasformatore Nahm, che prenderà il nostro trasformatore
‫numerico.
‫Ed eseguire.
‫L'imputazione.
‫Sulle caratteristiche numeriche.
‫Bellissimo.
‫Quando c'è solo una caratteristica, quindi le caratteristiche sono come un plurale probabilmente non stanno tirando correttamente.
‫E ora che abbiamo fatto la nostra pre-elaborazione.
‫Destra.
‫Quindi i nostri dati si stanno riempiendo.
‫Mancante.
‫Quelli si stanno riempiendo.
‫E poi viene convertito in numeri.
‫Usando quello che abbiamo fatto qui.
‫Il passaggio successivo consiste nel creare una pipeline di preelaborazione e modellazione.
‫Possiamo farlo quando forse sei a corto di gas perché uso la parola pipeline quando
‫devi creare una pipeline di pre-elaborazione e modellazione.
‫Quindi, in sostanza, ciò che stiamo facendo è mettere insieme le nostre fasi di pre-elaborazione con una fase di
‫modellazione.
‫E poiché ci sono più passaggi, utilizzeremo una pipeline per combinarli.
‫Quindi il modello è uguale alla pipeline.
‫Placid Steps, che è una lista che contiene cadute, e questo è il nome.
‫Quindi questo è un pre-processo un passo.
‫E passeremo al preprocessore.
‫Quindi il primo passo nella nostra pipeline qui, la nostra pipeline modello, è attraversarla.
‫E poi il passo successivo.
‫E metti un po' di Combi qui.
‫Dobbiamo creare un altro capovolgimento.
‫Quale sarà il nostro modello è la nostra regressione casuale della foresta.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo impostato la nostra pipeline del modello, che passerà attraverso la pre-elaborazione vuole che la pre-elaborazione sia
‫terminata, costruirà un classificatore di foresta casuale su di essa.
‫Possiamo ottenere i nostri dati o dati così suddivisi, ex ákos data dot draw.
‫Rimuoveremo la colonna del prezzo perché è quello che vogliamo prevedere, che l'accesso sarà uguale
‫a uno.
‫Perché sarà il prezzo dei dati.
‫Ora creeremo X provando X test come facciamo sempre.
‫Y train Y test equivale a provare a dividere x y la dimensione del test.
‫Useremo zero virgola due e poi adatteremo e istruiremo il modello.
‫Quindi il modello non si adatta a X, ceppo Y provando ora, test modello punto scuola X, test y.
‫Dove abbiamo sbagliato maniglia su nove.
‫Abbiamo un errore di battitura.
‫Ovviamente gestiamo sconosciuti.
‫Ci siamo.
‫Cambia quello.
‫Ce l'abbiamo fatta.
‫Abbiamo realizzato l'intera pipeline in una cella sfruttando la classe pipeline.
‫Quindi passiamo attraverso quello che abbiamo fatto.
‫Abbiamo importato le classi per preparare i nostri dati, trasformatore di colonna Pandas in pipeline, semplice e
‫potente codificatore.
‫Abbiamo importato le classi per fare la nostra modellazione.
‫Quindi un aggressore della foresta casuale addestrato prova a dividere la ricerca della griglia c. v.
‫Abbiamo impostato un detto casuale, quindi i nostri risultati sono riproducibili.
‫E poi definiamo diverse caratteristiche e tubazioni del trasformatore.
‫Quindi definiamo qui le caratteristiche categoriali.
‫La caratteristica della porta, la caratteristica numerica.
‫E poi, per ciascuno di essi, abbiamo creato alcuni passaggi da seguire per la nostra pipeline non solo per imputare i
‫valori mancanti, ma anche a un codice caldo.
‫Quindi trasforma tutti i nostri dati che non erano numeri in numeri.
‫E poi abbiamo impostato una fase di pre-elaborazione.
‫Questo ha portato qui tutti i nostri oleodotti.
‫Per compiere i passi che volevamo intraprendere sulle caratteristiche categoriche sulla caratteristica della porta e sulla
‫caratteristica numerica, abbiamo quindi creato un'altra pipeline per mettere insieme tutto questo personale.
‫Non solo pre-elaborare i nostri dati e poi modellarli.
‫Quindi dividiamo i nostri dati in X e Y e poi in training e test.
‫Quindi, quando chiamiamo model dot fit, chiameremo questa variabile qui, che eseguirà questa
‫pipeline.
‫Che intrinsecamente chiamerà il pre-processo un passaggio, che eseguirà questa pipeline, che intrinsecamente eseguirà
‫tutti e tre questi passaggi.
‫Sai, ci penserò, Daniel.
‫Bene, questo ha molto da fare.
‫Ma se torni indietro a ciò che hai visto qui, dovrai dire che puoi passare attraverso e
‫andare, ok.
‫Sto iniziando a ricostruire cosa sta succedendo.
‫Ora, se scorri di nuovo fino al punto in cui lo abbiamo fatto originariamente, riempire i dati con PAND
‫significa riempire i dati con České Loan e poi modellarli sul nostro problema di vendita di auto.
‫Vedrai che l'abbiamo fatto su un numero di celle diverse e ora lo stiamo facendo.
‫Stiamo eseguendo un modello di apprendimento automatico completo e cinquantacinque righe di codice meno alcuni commenti e probabilmente
‫potremmo sistemarlo se fossimo onesti con noi stessi.
‫Ma ora stai iniziando a vedere che la fine è l'inizio.
‫L'apprendimento automatico è molto sperimentale durante l'intera faccenda ed è molto sperimentale.
‫E quindi quello che serve all'inizio è semplicemente programmare ovunque, provare cose diverse, vedere come funzionano.
‫E poi alla fine puoi ridurlo a qualcosa del genere.
‫Metti tutto in una grande cella in una conduttura seguendo i passaggi che hai capito lungo la
‫strada.
‫Ora, ovviamente, vorremmo probabilmente migliorare questo uso dell'ottimizzazione dei parametri iper.
‫Ed è quello che potremmo vedere nel prossimo video, è come usare i parametri al passaggio del mouse, sintonizzando con
‫una pipeline leggermente diversa da come l'abbiamo visto fare solo con un modello normale.
‫Quindi prenditi una piccola pausa, fai un passo indietro rispetto a quello che abbiamo fatto qui perché è stato lungo.
‫Non preoccuparti se non lo prendi completamente.
‫Dai un'occhiata alla classe pipeline di socket, impara la documentazione e vedi se riesci ad allinearti.
‫Quello che abbiamo fatto nella documentazione rispetto a quello che abbiamo fatto qui.
‫Altrimenti, ci vediamo nel prossimo video, vedremo se possiamo migliorare questo punteggio.