‫Ok, você conseguiu.
‫Veja o quão longe chegamos.
‫Cobrimos um pedaço absolutamente enorme da biblioteca de ciclones e ainda vamos acabar com isso.
‫Estamos chegando à última seção colocando tudo junto.
‫Passamos por um fluxo de trabalho de ponta a ponta.
‫Vimos como preparar os dados.
‫Vimos como escolher o modelo de aprendizado de máquina certo para nossos problemas.
‫Nós o preenchemos com os dados.
‫Nós o usamos para fazer previsões.
‫Avaliamos um modelo treinado.
‫Melhoramos um modelo de drenagem.
‫Salvamos e carregamos um modelo treinado.
‫Agora, vamos combinar tudo isso, tudo isso.
‫Podemos fazer isso?
‫Agora, vamos fazer um pequeno título sete Bono juntando tudo.
‫Primeira coisa.
‫Dê um tapinha nas costas, certo, porque cobrimos muito.
‫E até agora parece estar em todo o lugar em que está.
‫Mas não se preocupe.
‫É assim que os projetos de aprendizado de máquina geralmente começam como um monte de experimentos e códigos diferentes
‫em todos os lugares.
‫E então, depois de encontrar algo que funcione, o processo de refinamento começa.
‫E agora como seria esse processo de refinamento?
‫Bem, vamos lembrar do nosso bom e velho problema de regressão das vendas de carros, a. k. uma. prever o preço de venda
‫dos carros.
‫Usaremos isso como exemplo e para arrumar as coisas.
‫Vamos usar os empréstimos de sucesso do Saikat.
‫Vamos dar uma olhada no pipeline de aprendizado de soquete para organizar as coisas.
‫Estaremos usando a classe pipeline.
‫Agora, você pode imaginar o Pipeline como uma maneira de agrupar vários processos de empréstimo de encaixe diferentes em um
‫único sucesso.
‫Tão semelhante a escrever uma função.
‫Direito.
‫Você está obtendo alguns passos diferentes e os está colocando juntos.
‫Pipeline de Transformers com o finalista Minor.
‫Portanto, um transformador ou Transformers, a. k. uma. transformando dados.
‫Preparando os dados.
‫E então uma estimativa final.
‫Nossa memória estimada em termos de empréstimo de hit hit é um modelo de aprendizado de máquina.
‫Então, para uma atualização, estes são os nossos dados de vendas de automóveis são mil rosas.
‫E há alguns dados faltando aqui, certo?
‫Portanto, há falta aqui.
‫Faltando aqui.
‫E o que estamos tentando fazer é usar portas coloridas do hodômetro para prever o preço de venda dos carros.
‫Agora, novamente, esses dados são imperfeitos porque você poderia fazer isso?
‫Você poderia descobrir isso com tempo suficiente?
‫Você provavelmente precisaria de forma realista de mais alguns parâmetros, mais alguns detalhes sobre os carros antes de
‫descobrir por quanto eles seriam vendidos.
‫Então, vamos começar a falar sobre isso.
‫Vamos começar com o código para começar.
‫Reimporte os dados, vá pagar os dados.
‫Leia, diz V.
‫Ponto ponto.
‫Nós salvamos isso em nossos dados, as vendas de carros Vohra estendidas online, a pasta de dados não está na cadeia.
‫Bem, vendas de carros.
‫Aqui vamos nós.
‫Vendas de carros, dados estendidos faltando.
‫É isso que queremos.
‫Então vamos dar uma olhada.
‫Vamos dar uma olhada rápida nele.
‫Maravilhoso.
‫Então, isso é apenas reimportar isso.
‫Queda CSB que temos aqui.
‫Agora, o que dissemos?
‫Dissemos que queríamos usar essas colunas, portanto, essas quatro colunas para prever a coluna de preços.
‫Vamos dar uma olhada em nossos tipos de dados.
‫Então temos make, que é um objeto que é uma corda da cor deles, que é
‫um objeto que é uma corda, suas portas do hodômetro e preço, que já falamos sobre as portas serem uma categoria também.
‫Portanto, odômetro é nossa coluna numérica.
‫E você se lembra do que temos que fazer pelos nossos dados?
‫Precisamos ter certeza de que está tudo no formato numérico antes de podermos construir um modelo de aprendizado de máquina
‫nele.
‫E há outro pequeno obstáculo que temos antes de criar um modelo de aprendizado de máquina, e
‫essa figura é N. UMA.
‫Agora é que alguns temos agora valores em alguns de nossos enquanto todas as nossas colunas.
‫Temos 50 pontos de dados perdidos em cada uma de nossas colunas.
‫Portanto, isso também é um grande não com os modelos de aprendizado de máquina.
‫Precisamos ter certeza de que os dados são numéricos e que não há valores ausentes para consultar
‫nossa palestra.
‫Todos os dados devem ser numéricos.
‫Estas são coisas para se lembrar.
‫E não deve haver nenhum valor ausente.
‫OK.
‫Vamos dar uma olhada.
‫Então, o que teremos que fazer é se quisermos colocar tudo junto, já fizemos isso antes, salvamos
‫dados de sentimento, vimos como convertê-los.
‫Mas, desta vez, queremos usar um pipeline para fazer isso.
‫Assim, as linhas psíquicas, pipelines, a principal importação são as etapas, que é uma lista que contém um túnel que possui o nome da
‫etapa e a ação a ser executada.
‫Vamos dizer isso em um segundo, mas estamos apenas conversando sobre isso.
‫E em nosso caso, nossos passos são o que nossos passos primeiro precisaremos para preencher os dados que faltam.
‫Em seguida, converta os dados em números e crie um modelo de aprendizado de máquina com base neles.
‫Então vamos fazer isso aqui.
‫Eu quero fazer este.
‫Portanto, está tudo em uma célula.
‫Vamos colocar nossos passos aqui.
‫O que nós temos que fazer.
‫Etapas que queremos realizar em uma única célula.
‫Podemos fazer tudo em uma célula?
‫Porque antes de fazer isso, dava certo trabalho.
‫Mas vamos dizer que é isso que estamos fazendo.
‫Este é o nosso processo de refinamento usando pipeline.
‫Portanto, a primeira etapa é preencher os dados ausentes e a segunda etapa é converter os dados em números.
‫Maravilhoso.
‫E a etapa três é construir um modelo com base nos dados.
‫Tudo bem.
‫Estala os nós dos dedos, prepara os dedos.
‫Vamos fazer ele.
‫E se parece que estou passando por isso muito rápido, deixe-me dizer a você, não há nada aqui que
‫não tenhamos abordado, exceto para o pipeline.
‫Mas o que aprendemos nos vídeos anteriores, você será adicionado ao Duse e também lerá a documentação aqui.
‫O que exatamente está acontecendo?
‫Portanto, o Import Pender's é um dia de pagamento porque queremos fazer tudo em uma célula.
‫E então de české empréstimo ponto com pose.
‫Lembra do transformador de coluna?
‫E então, da linha SCCA, é aqui que vamos importar a classe de pipeline que
‫vamos aproveitar aqui.
‫Importar pipeline e depois da linha SCCA, não imputar que vamos importar computador simples.
‫Isso é o que vamos usar para imputar nossos dados.
‫Portanto, preencha os dados ausentes.
‫E então a partir de pré-processamento de ponto de linha české.
‫Importe um quente e Škoda.
‫Isso é o que faremos para converter nossos dados em números ou, desculpe, usaremos para converter nosso número de
‫conjunto de dados.
‫Então, preparando os dados.
‫Essas são as importações que usaremos para isso.
‫Então, o próximo é modelagem.
‫Então, de como Kaylan conseguiu o conjunto.
‫Importe nossas confiáveis florestas aleatórias, regredindo porque queríamos prever o número e, a partir de České,
‫aprendemos que não.
‫Seleção do modelo.
‫Importar.
‫Lá em diante.
‫Sim, isso parece certo.
‫Sou conhecido por ser propenso a erros de digitação, tentando explicar.
‫E queremos ler Search Savy porque vimos a pesquisa em grade sendo usada antes, que irá pesquisar alguns parâmetros
‫de flutuação ideais para nosso agressor de floresta aleatório.
‫OK.
‫Agora vamos configurar sayd aleatório, então vamos importar num pi como ENPI.
‫Nós vamos enpi random seed quarenta e dois.
‫Maravilhoso.
‫Agora, para completar, para fazer tudo em uma célula, vamos reimportar
‫os dados de entrada do dinossauro e eliminar as linhas com rótulos ausentes.
‫Portanto, os dados são iguais ao dia de pagamento.
‫Não vê, sim, íamos sair Datafolha.
‫Isso precisa ser uma corda e pronto.
‫Vendas de carros.
‫Dados perdidos estendidos.
‫É esse que procuramos, a versão mil rosas.
‫E então a rosa que não tem rótulos irá embora.
‫Dados.
‫A queda de pontos e um subconjunto definirão isso igual à coluna de preço porque é isso que queremos prever.
‫E esse é o nosso rótulo.
‫E estamos indo para o lugar igual a verdade.
‫OK.
‫Então o que fizemos foi apenas replicar isso aqui e agora abandonamos.
‫As linhas que contêm valores de preço ausentes.
‫Então, a. k. uma. etiquetas em falta.
‫Agora, o que vamos fazer aqui é começar a definir os diferentes recursos do
‫conjunto de dados e os diferentes pipelines de transformador que queremos que ocorram nesses dados.
‫Portanto, se voltarmos aqui, que transformações precisamos fazer?
‫Precisamos transformar nossa transformação de cores em números.
‫Precisamos preencher os valores ausentes de todas as colunas aqui.
‫E precisamos mudar nossas portas porque também é uma categoria.
‫Precisamos mudá-lo para uma categoria de valor.
‫Então, vamos realmente saber.
‫Esqueça o que eu disse sobre portas.
‫Vamos ver o que estamos realmente fazendo no código.
‫Portanto, defina diferentes recursos e pipelines de transformador.
‫Portanto, para nossos recursos categóricos, Portas, Portas é um caso especial porque já é numérico.
‫Recursos categóricos são iguais a make.
‫E cor.
‫Agora, o que vamos fazer aqui é criar uma forma de transe categórica.
‫Portanto, isso significa apenas modificar os dados e, para isso, usaremos um pipeline.
‫Esta é a primeira vez que vemos pipeline.
‫Mas as etapas do pipeline serão as primeiras.
‫Vamos preencher com valores ausentes em IMPUTES.
‫Portanto, é aqui que as entradas do pipeline realizam as etapas.
‫Direito.
‫Um após o outro, como uma lista de quedas.
‫Então, vamos ver isso acontecendo.
‫O nome é Imputes.
‫E vamos lembrar que esta é a ação a ser executada.
‫Portanto, a estratégia de computador simples é igual a constante.
‫E então o valor total estará faltando.
‫Então você pode estar sem energia.
‫O que está acontecendo com este caso particular?
‫Onde imputando.
‫As características categóricas com o valor constante da string ausente.
‫Agora vamos criar um hot e um hot e Škoda.
‫E para lidar com o desconhecido, as colunas que você nunca viu antes.
‫Vamos dizer para ignorá-los.
‫Maravilhoso.
‫E então vamos ter certeza de que todos nós alinhamos ou alinhamos essas coisas que vamos precisar.
‫Estamos perdendo algo aqui.
‫É preciso verificar onde estão nossos colchetes.
‫Está faltando um aqui.
‫Aqui vamos nós.
‫Veja como isso é descobrir o que está faltando, raquetes para fora e, em seguida, recurso de porta.
‫Vamos definir portas de águias para exteriores.
‫E então a mesma coisa novamente.
‫Portanto, vamos criar um pipeline de Transformer ECLSS de porta para transformador de porta.
‫Novamente, estamos usando um pipeline porque tudo isso fará sentido em um segundo.
‫Direito?
‫Por que estava estabelecendo pipelines?
‫Então, para fazer isso, temos que pressionar o computador.
‫Não, queremos fazer a mesma coisa novamente.
‫Computador simples.
‫E a estratégia será constante e o valor total para nossas portas é que vamos preenchê-la com
‫força porque quatro é o número majoritário na coluna Portas.
‫Em seguida, queremos recursos numéricos.
‫Portanto, nossos recursos numéricos são a coluna do hodômetro.
‫Eu sou maravilhoso.
‫E então vamos criar um transformador numérico igual.
‫A primeira coisa que faremos, são as etapas do pipeline iguais.
‫E, novamente, precisamos imputar valores aqui.
‫Portanto, impute a.
‫MPRDA simples.
‫Estratégia é igual a principal.
‫Então isso significa que vai preencher as colunas numéricas, no nosso caso o hodômetro, com a estratégia, Mayne vai
‫pegar o valor principal da coluna Idomeneo e preencher todas as linhas que faltam no hodômetro com o
‫principal do resto do valores.
‫Isso foi muito.
‫Agora, ainda não está feito.
‫Está certo.
‫Vamos configurar as etapas de pré-processamento.
‫Portanto, lembre-se do que precisamos fazer.
‫Precisamos preencher os dados ausentes.
‫Então, isso faz parte do nosso pré-processamento, esses dois pré-processam nossos dados.
‫E isso é modelar os dados.
‫Portanto, nossas etapas de pré-processamento serão preenchidas, faltando dados e convertendo os dados em números para que possamos
‫fazer isso.
‫Preencha os valores ausentes e converta em números.
‫Portanto, para criar uma instância do pré-processador, um pré-processador usando a ordem da guia do transformador de coluna é concluído.
‫E vamos passá-lo Colomb Transformer leva transformadores iguais.
‫E agora esta será uma lista das transformações que queremos fazer em nossos dados.
‫E, em nosso caso, temos um chamado Cat Thirt Schäfer Categórico.
‫Vai passar por um transformador categórico.
‫E queremos essas transformações que definimos aqui.
‫A categoria, um bom transformador para preencher um valor, computador simples com falta.
‫E para um código de acumulação criando cores.
‫Queremos que eles sejam executados nas características categóricas.
‫Imprensa tablóide, posso reproduzir recursos categóricos.
‫Maravilhoso.
‫Agora eu passo outra derrubada.
‫Portanto, agora queremos fazer.
‫Mesmas etapas, mas desta vez usando o transformador da porta.
‫Que vai preencher a coluna da porta com o valor constante do recurso de quatro portas Twingo.
‫Maravilhoso.
‫E por último, queria terminar de usar o Nahm Transformer, que vai levar nosso transformador
‫numérico.
‫E atuar.
‫A imputação.
‫Sobre os recursos numéricos.
‫Lindo.
‫Quando há apenas um recurso, então recursos é como um plural provavelmente não está puxando corretamente.
‫E agora que fizemos nosso pré-processamento.
‫Direito.
‫Portanto, nossos dados estão sendo preenchidos.
‫Ausente.
‫Esses estão sendo preenchidos.
‫E então está sendo convertido em números.
‫Usando o que fizemos aqui.
‫A próxima etapa é criar um pipeline de pré-processamento e modelagem.
‫Podemos fazer isso como você pode estar sem gás, porque eu uso a palavra pipeline quando
‫você precisa criar um pipeline de pré-processamento e modelagem.
‫Então, essencialmente, o que estamos fazendo é colocar nossas etapas de pré-processamento juntas com uma etapa de
‫modelagem.
‫E como há várias etapas, usaremos um pipeline para combiná-las.
‫Portanto, o modelo é igual ao pipeline.
‫Placid Steps, que é uma lista contendo tombos, e esse é o nome.
‫Portanto, este é um pré-processamento de uma etapa.
‫E vamos passar no pré-processador.
‫Portanto, a primeira etapa em nosso pipeline aqui, nosso pipeline de modelo, é percorrê-lo.
‫E então a próxima etapa.
‫E coloque um pouco de Kombi aqui.
‫Precisamos criar outro tombar.
‫Qual será o nosso modelo é a nossa regressão aleatória da floresta.
‫Maravilhoso.
‫Agora que temos nosso pipeline de modelo ativado, que passará pelo pré-processamento, se o pré-processamento estiver concluído,
‫ele construirá um classificador de floresta aleatório nele.
‫Podemos obter nossos dados ou quaisquer dados divididos, ex ákos data dot draw.
‫Vamos remover a coluna de preço porque é isso que queremos prever, que o acesso será igual
‫a um.
‫Por que vai ser o preço dos dados.
‫Agora vamos criar o X tentando o teste X como sempre fazemos.
‫O teste Y do trem Y é igual a tentar dividir o tamanho do teste x y.
‫Usaremos zero vírgula dois e então ajustaremos e educaremos o modelo.
‫Portanto, o modelo não se encaixa em X, estique Y tentando agora, teste de X de escola de ponto de modelo, teste de y.
‫Onde erramos, identifique o nove.
‫Ocorreu um erro de digitação.
‫Claro que lidamos com desconhecidos.
‫Aqui vamos nós.
‫Mude isso.
‫Conseguimos.
‫Fizemos todo o pipeline em uma célula aproveitando a classe do pipeline.
‫Então, vamos ver o que fizemos.
‫Importamos as classes para preparar nossos dados, transformador de coluna Pandas pipeline, codificador simples e puter
‫one hot.
‫Importamos as classes para fazer nossa modelagem.
‫Então, o agressor aleatório da floresta treinou o teste dividiu a pesquisa da grade c. v.
‫Configuramos um sayd aleatório, então nossos resultados são reproduzíveis.
‫E então definimos diferentes recursos e pipelines de transformador.
‫Portanto, definimos as características categóricas aqui.
‫O recurso da porta, o recurso numérico.
‫E então, para cada um deles, criamos algumas etapas para nosso pipeline realizar não apenas para imputar valores
‫ausentes, mas para um importante no código.
‫Portanto, transforme todos os nossos dados que não eram números em números.
‫E então configuramos uma etapa de pré-processamento.
‫Isso ocupou todos os nossos pipelines aqui.
‫Para realizar as etapas que queríamos realizar nos recursos categóricos do recurso de porta
‫e no recurso numérico, criamos outro pipeline para colocar todas essas equipes juntas.
‫Para não apenas pré-processar nossos dados e depois modelá-los.
‫Então, dividimos nossos dados em X e Y e, em seguida, em treinar e testar.
‫E então, quando chamamos model dot fit, ele vai chamar essa variável aqui, que vai executar este
‫pipeline.
‫O que, inerentemente, chamará o pré-processo de etapa, que executará esse pipeline, que executará
‫inerentemente todas essas três etapas.
‫Sabe, estarei pensando, Daniel.
‫Bem, isso tem muita coisa acontecendo.
‫Mas se você voltar pelo que viu aqui, terá que dizer que pode avançar e seguir em
‫frente, certo.
‫Estou começando a juntar as peças do que está acontecendo.
‫Agora, se você rolar de volta para onde originalmente fizemos isso, preencher dados com PAND é
‫preencher dados com České Loan e modelá-los em nosso problema de vendas de carros.
‫Você verá que fizemos isso em várias células diferentes e agora estamos fazendo isso.
‫Estamos executando um modelo de aprendizado de máquina desenvolvido e 55 linhas de código sem alguns comentários e provavelmente
‫poderíamos arrumar isso se formos honestos com nós mesmos.
‫Mas agora você está começando a ver que é o fim, o começo.
‫O aprendizado de máquina é muito experimental em toda a coisa e é muito experimental.
‫E então o que é necessário no início é apenas codificar em todos os lugares, tentando coisas diferentes, vendo como
‫funcionam.
‫E então, eventualmente, você pode reduzir para algo assim.
‫Coloque tudo em uma grande célula em um pipeline, seguindo as etapas que você descobriu ao longo do
‫caminho.
‫Agora, é claro, provavelmente queremos melhorar esse uso de ajuste de hiperparâmetro.
‫E isso é o que podemos ver no próximo vídeo, é como usar parâmetros de foco, ajustando com
‫um pipeline ligeiramente diferente de como vimos ser feito apenas com um modelo regular.
‫Portanto, faça uma pequena pausa e volte atrás no que fizemos aqui, porque foi longo.
‫Não se preocupe se não assimilar inteiramente.
‫Leia a classe pipeline de socket, aprenda a documentação e veja se você consegue se alinhar.
‫O que fizemos na documentação com o que fizemos aqui.
‫Do contrário, vejo vocês no próximo vídeo, veremos se podemos melhorar esse score.