‫Está bien, lo has logrado.
‫Mira lo lejos que hemos llegado.
‫Hemos cubierto una parte absolutamente masiva de la biblioteca de ciclones y aún lo vamos a terminar.
‫Estamos hasta la última sección para ponerlo todo junto.
‫Hemos pasado por un flujo de trabajo de principio a fin.
‫Hemos visto cómo preparar los datos.
‫Hemos visto cómo elegir el modelo de aprendizaje automático adecuado para nuestros problemas.
‫Lo llenamos a los datos.
‫Lo usamos para hacer predicciones.
‫Hemos evaluado un modelo entrenado.
‫Hemos mejorado un modelo de drenaje.
‫Guardamos y cargamos un modelo entrenado.
‫Ahora, combinemos todo esto, todo esto.
‫¿Podríamos hacerlo?
‫Ahora, hagamos un pequeño título siete, Bono, poniéndolo todo junto.
‫Lo primero.
‫Date una palmadita en la espalda, ¿verdad? Porque hemos cubierto mucho.
‫Y hasta ahora parece estar por todos lados.
‫Pero no se preocupe.
‫Así es como los proyectos de aprendizaje automático a menudo comienzan como un montón de experimentos diferentes y
‫código por todas partes.
‫Y luego, una vez que haya encontrado algo que funcione, comienza el proceso de refinamiento.
‫¿Y ahora cómo sería este proceso de refinamiento?
‫Bueno, usemos para recordar nuestro viejo problema de regresión de ventas de autos, a. k. una. predecir el precio de venta de
‫los automóviles.
‫Lo usaremos como ejemplo y para arreglar las cosas.
‫Vamos a utilizar préstamos hipotecarios de Saikat.
‫Echemos un vistazo a la tubería de aprendizaje de socket para ordenar las cosas.
‫Usaremos la clase de canalización.
‫Ahora, puede imaginarse Pipeline como una forma de unir varios procesos de préstamo de sockets diferentes en un solo
‫golpe.
‫Tan similar a escribir una función.
‫Derecha.
‫Estás obteniendo un par de pasos diferentes y los estás juntando.
‫Pipeline of Transformers con el finalista Minor.
‫Entonces, un transformador o Transformers, a. k. una. transformando datos.
‫Preparando los datos.
‫Y luego una estimación final.
‫Nuestro recordatorio estimado en los términos del préstamo de sike hit es un modelo de aprendizaje automático.
‫Entonces, como una actualización, estos son nuestros datos de ventas de automóviles que subieron mil veces.
‫Y hay algunos datos faltantes aquí, ¿verdad?
‫Entonces falta aquí.
‫Falta aquí.
‫Y lo que estamos tratando de hacer es usar puertas de odómetro de color para predecir el precio de venta de los automóviles.
‫Ahora, nuevamente, estos datos son imperfectos porque ¿podrías hacer esto?
‫¿Podrías resolver esto con el tiempo suficiente?
‫Probablemente, de manera realista, necesitaría algunos parámetros más, algunos detalles más sobre los autos antes
‫de poder averiguar cuánto se venderían.
‫Así que comencemos a hablar de eso.
‫Pongamos manos a la obra con el código para empezar.
‫Vuelva a importar los datos, vaya a pagar los datos.
‫Leer, dice V.
‫Punto punto.
‫Lo hemos guardado en nuestros datos, las ventas de automóviles Vohra se extendieron en línea, la carpeta de datos no está en la
‫cadena.
‫Bueno, ventas de autos.
‫Aquí vamos.
‫Ventas de automóviles, faltan datos extendidos.
‫Eso es lo que queremos.
‫Entonces echaremos un vistazo.
‫Le echaremos un vistazo rápido.
‫Maravilloso.
‫Así que esto es solo una reimportación.
‫Caída CSB que tenemos aquí.
‫Ahora, ¿qué dijimos?
‫Dijimos que queremos usar estas columnas, entonces estas cuatro columnas para predecir la columna de precios.
‫Echaremos un vistazo a nuestros tipos de datos.
‫Así que tenemos make, que es un objeto que es una cuerda de su color, que es un objeto
‫que es una cuerda, las puertas del odómetro y el precio, que es como que hemos hablado de que las puertas también son una categoría.
‫Entonces, el odómetro es nuestra columna numérica.
‫¿Y recuerdas lo que tenemos que hacer con nuestros datos?
‫Tenemos que asegurarnos de que todo esté en formato numérico antes de poder construir un modelo de aprendizaje automático en
‫él.
‫Y hay otro pequeño obstáculo que también tenemos antes de que podamos construir un modelo de aprendizaje automático, y
‫esa cifra es N. UNA.
‫Así es ahora que algunos tenemos ahora valores en algunas de nuestras columnas mientras que todas.
‫Tenemos 50 puntos de datos faltantes en cada una de nuestras columnas.
‫Así que eso también es un gran no con los modelos de aprendizaje automático.
‫Necesitamos asegurarnos de que los datos sean numéricos y que no falten valores para consultar nuestra
‫nota clave.
‫Todos los datos deben ser numéricos.
‫Estas son cosas para recordar.
‫Y no debería haber valores perdidos.
‫está bien.
‫Vamos a ver.
‫Entonces, lo que tendremos que hacer es si queremos unir todo esto, lo hemos hecho antes, hemos guardado
‫datos de sentimientos, hemos visto convertirlos.
‫Pero esta vez, queremos usar una canalización para hacerlo.
‫Entonces, las líneas psíquicas, las tuberías, la importación principal son los pasos, que es una lista que contiene un túnel que tiene el nombre
‫del paso y la acción a realizar.
‫Vamos a decir esto en un segundo, pero solo lo estamos hablando.
‫Y en nuestro caso, nuestros pasos son cuáles son nuestros pasos, primero tendremos que completar los datos que faltan.
‫Y luego convierta los datos en números y luego cree un modelo de aprendizaje automático en ellos.
‫Así que hagámoslo aquí.
‫Quiero hacer este.
‫Entonces está todo en una celda.
‫Pongamos nuestros pasos aquí.
‫Que tenemos que hacer.
‫Pasos que queremos hacer todos en una celda.
‫¿Podemos hacerlo todo en una celda?
‫Porque antes de hacer esto, requería bastante trabajo.
‫Pero digamos que esto es lo que estamos haciendo.
‫Este es nuestro proceso de refinamiento mediante pipeline.
‫Entonces, el primer paso es completar los datos faltantes y luego el segundo paso es convertir los datos en números.
‫Maravilloso.
‫Y luego, el tercer paso es construir un modelo a partir de los datos.
‫Está bien.
‫Hace crujir los nudillos, prepara los dedos.
‫Hagámoslo con él.
‫Y si parece que estoy pasando por esto bastante rápido, déjeme decirle que no hay nada aquí que
‫no hayamos cubierto, excepto el oleoducto.
‫Pero lo que hemos aprendido en los videos anteriores, se lo agregará a Duse y leerá la documentación aquí.
‫¿Qué está pasando exactamente?
‫Entonces, Import Pender's es el día de pago porque queremos hacer todo esto en una celda.
‫Y luego de české préstamo punto com pose.
‫¿Recuerda el transformador de columna?
‫Y luego, desde la línea SCCA, aquí es donde vamos a importar la clase de tubería que vamos
‫a aprovechar aquí.
‫Importe la canalización y luego desde la línea SCCA, no impute que vamos a importar una computadora simple.
‫Esto es lo que usaremos para imputar nuestros datos.
‫Así que completa los datos que faltan.
‫Y luego desde el preprocesamiento de puntos de línea české.
‫Importa uno caliente y un Škoda.
‫Esto es lo que vamos a hacer para convertir nuestros datos en números o lo sentimos, vamos a utilizar para convertir nuestro número de
‫conjunto de datos.
‫Así que preparando los datos.
‫Estas son las importaciones que usaremos para eso.
‫Luego, el siguiente es modelar.
‫Así que desde que Kaylan consiguió el conjunto.
‫Importe nuestros confiables bosques aleatorios, retrocediendo porque queríamos predecir el número y luego de České
‫aprendemos que no.
‫Selección de modelo.
‫Importar.
‫Allá en adelante.
‫Sí, eso se ve bien.
‫Se sabe que soy propenso a los errores tipográficos, al intentar explicar.
‫Y queremos leer Search Savy porque hemos visto antes el uso de la búsqueda en cuadrícula, que buscará algunos
‫parámetros de desplazamiento óptimos para nuestro agresor forestal aleatorio.
‫Bueno.
‫Ahora vamos a configurar un sayd aleatorio, así que importaremos num pi como ENPI.
‫Iremos enpi semilla aleatoria cuarenta y dos.
‫Maravilloso.
‫Ahora, para completar, para hacerlo todo en una celda, vamos a reimportar los
‫datos de entrada del dinosaurio y vamos a eliminar las filas con etiquetas faltantes.
‫Entonces, los datos equivalen al día de pago.
‫No veo, sí, íbamos a salir de Datafolha.
‫Esto debe ser una cuerda y listo.
‫Venta de coches.
‫Datos perdidos extendidos.
‫Ese es el que buscamos, la versión de las mil rosas.
‫Y luego a soltar la rosa a la que le faltan etiquetas se irá.
‫Datos.
‫La caída de puntos y un subconjunto lo establecerán igual a la columna de precio porque eso es lo que queremos predecir.
‫Y esa es nuestra etiqueta.
‫Y vamos a ir en el lugar igual a la verdad.
‫Bueno.
‫Entonces, lo que hemos hecho es replicar esto aquí y ahora lo hemos eliminado.
‫Las filas que contienen valores de precio faltantes.
‫Entonces a. k. una. etiquetas faltantes.
‫Ahora, lo que vamos a hacer aquí es comenzar a definir las diferentes características del
‫conjunto de datos y las diferentes tuberías de transformadores que queremos que tengan lugar en esos datos.
‫Entonces, si volvemos aquí, ¿qué transformaciones debemos hacer?
‫Necesitamos cambiar nuestro color de fabricación en números.
‫Necesitamos completar los valores faltantes de todas las columnas aquí.
‫Y tenemos que cambiar nuestras puertas porque también es una categoría.
‫Necesitamos cambiarlo a una categoría de valor.
‫Así que realmente lo sabremos.
‫Olvida lo que dije sobre las puertas.
‫Veamos qué estamos haciendo realmente en el código.
‫Por lo tanto, defina diferentes características y tuberías de transformadores.
‫Entonces, para nuestras características categóricas, Doors, Doors es un caso especial porque ya es numérico.
‫Las características categóricas son iguales a la marca.
‫Y color.
‫Ahora, lo que vamos a hacer aquí es crear una forma de trance categórico.
‫Entonces, esto solo significa modificar los datos y, para hacerlo, usaremos una canalización.
‫Esta es la primera vez que vemos una canalización.
‫Pero los pasos en la tubería serán los primeros.
‫Vamos a llenar con valores faltantes dentro de IMPUTES.
‫Entonces, aquí es donde las entradas de la tubería toman los pasos a seguir.
‫Derecha.
‫Uno tras otro como una lista de derribos.
‫Así que veamos que esto sucede.
‫El nombre es Imputes.
‫Y vamos a recordar que esta es la acción a tomar.
‫Así que la estrategia informática simple es igual a constante.
‫Y luego se perderá el valor completo.
‫Así que puede que te quedes sin jugo.
‫¿Qué está pasando allí con este caso en particular?
‫Donde imputar.
‫Las características categóricas con el valor constante de cadena faltante.
‫Ahora vamos a crear uno caliente e ir uno caliente y Škoda.
‫Y para manejar lo desconocido, las columnas que no había visto antes.
‫Vamos a decirle que los ignore.
‫Maravilloso.
‫Y luego nos aseguraremos de que todos hayamos alineado o alineado estas cosas que vamos a necesitar.
‫Nos falta algo aquí.
‫Necesito comprobar dónde están nuestros corchetes.
‫Nos falta uno aquí.
‫Aquí vamos.
‫Vea cómo esto es averiguar lo que se está perdiendo, las raquetas y luego la característica de la puerta.
‫Vamos a definir las puertas de águilas con características para exteriores.
‫Y entonces lo mismo otra vez.
‫Así que vamos a crear una tubería ECLSS de transformador de puerta para transformador de puerta.
‫Nuevamente, estamos usando una canalización porque todo esto tendrá sentido en un segundo.
‫¿Derecha?
‫¿Por qué se establecieron oleoductos?
‫Entonces, para hacer esto, tenemos que presionar computadora.
‫No, queremos volver a hacer lo mismo.
‫Computadora simple.
‫Y la estrategia será constante y el valor total para nuestras puertas es que lo vamos a completar con
‫fuerza porque cuatro es el número mayoritario en la columna de Puertas.
‫Luego, a continuación, queremos características numéricas.
‫Entonces, nuestras características numéricas son nuestra columna de odómetro.
‫Soy maravilloso.
‫Y luego crearemos un transformador numérico igual.
‫Lo primero que vamos a hacer es que los pasos de la canalización sean iguales.
‫Y, de nuevo, necesitamos imputar valores aquí.
‫Así que impute un.
‫MPRDA simple.
‫La estrategia es igual a principal.
‫Entonces esto significa que va a llenar las columnas numéricas, en nuestro caso el odómetro, con la estrategia, Mayne's va a
‫tomar el valor principal de la columna de Idomeneo y completará todas las filas faltantes en el odómetro con el
‫principal del resto de los valores.
‫Eso fue mucho.
‫Ahora, todavía no ha terminado.
‫Eso es correcto.
‫Vamos a configurar los pasos previos al procesamiento.
‫Así que recuerda lo que tenemos que hacer.
‫Necesitamos completar los datos que faltan.
‫Entonces esto es parte de nuestro procesamiento previo, estos dos procesamiento previo de nuestros datos.
‫Y esto está modelando los datos.
‫Entonces, nuestros pasos previos al procesamiento se completarán, faltarán datos y convertirán los datos en números para que podamos
‫hacer eso.
‫Complete los valores que faltan y luego conviértalos en números.
‫Entonces, para crear una instancia de preprocesador, un preprocesador que usa el orden de tabulación del transformador de columna se completa.
‫Y lo vamos a pasar Colomb Transformer lleva transformadores iguales.
‫Y ahora, esta será una lista de las transformaciones que queremos hacer en nuestros datos.
‫Y en nuestro caso, tenemos uno llamado Cat Thirt Schäfer Categorical.
‫Le va a pasar un transformador categórico.
‫Y queremos esas transformaciones que hemos definido aquí.
‫La categoría, un buen transformador para llenar un valor, simple computadora con falta.
‫Y a un código de acaparamiento que hace el color.
‫Queremos que se realicen en las características categóricas.
‫Presione tabloide, puedo reproducir funciones categóricas.
‫Maravilloso.
‫Ahora le paso otro vuelco.
‫Así que ahora queremos que así sea.
‫Mismos pasos, pero esta vez usando el transformador de puerta.
‫Lo que va a llenar la columna de la puerta con el valor constante de la función de cuatro puertas Twingo.
‫Maravilloso.
‫Y finalmente, quería terminar de usar el Transformador Nahm, que va a tomar nuestro transformador
‫numérico.
‫Y actuar.
‫La imputación.
‫Sobre las características numéricas.
‫Hermosa.
‫Cuando solo hay una característica, entonces las características están en plural, probablemente no sea correcto.
‫Y ahora que hemos realizado nuestro preprocesamiento.
‫Derecha.
‫Entonces nuestros datos se están llenando.
‫Desaparecido.
‫Esos se están llenando.
‫Y luego se convierte en números.
‫Usando lo que hemos hecho aquí.
‫El siguiente paso es crear una canalización de preprocesamiento y modelado.
‫Podemos hacer esto cuando tal vez se quede sin gas porque utilizo la palabra tubería
‫cuando necesita crear una tubería de preprocesamiento y modelado.
‫Así que ahora, esencialmente, lo que estamos haciendo es unir nuestros pasos previos al procesamiento con un paso de
‫modelado.
‫Y como hay varios pasos, usaremos una canalización para combinarlos.
‫Entonces el modelo es igual a la tubería.
‫Placid Steps, que es una lista que contiene caídas, y este es el nombre.
‫Así que este es un paso previo al proceso.
‫Y vamos a pasar el preprocesador.
‫Entonces, el primer paso en nuestra tubería aquí, nuestra tubería modelo, es ejecutar esto.
‫Y luego el siguiente paso.
‫Y pon un poco de Kombi aquí.
‫Necesitamos crear otro derribo.
‫Lo que va a ser nuestro modelo es nuestra regresión aleatoria del bosque.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora tenemos nuestra canalización modelo activada, que pasará por los deseos de preprocesamiento hasta que el preprocesamiento esté
‫terminado, se construirá un clasificador de bosque aleatorio en él.
‫Podemos obtener nuestros datos o cualquier dato dividido, ex ákos data dot draw.
‫Vamos a eliminar la columna de precios porque eso es lo que queremos predecir, que el acceso será igual
‫a uno.
‫Por qué va a ser el precio de los datos.
‫Ahora vamos a crear X probando X como siempre lo hacemos.
‫La prueba Y del tren Y equivale a intentar dividir x el tamaño de la prueba y.
‫Usaremos cero punto dos y luego ajustaremos y estudiaremos el modelo.
‫Así que el modelo no se ajusta a X, la tensión Y lo intenta ahora, la prueba de la escuela de puntos del modelo X, la prueba de y.
‫Donde nos equivocamos en el nueve.
‫Tenemos un error tipográfico.
‫Por supuesto que manejamos lo desconocido.
‫Aquí vamos.
‫Cambia eso.
‫Lo hicimos.
‫Hicimos todo el pipeline en una celda aprovechando la clase de pipeline.
‫Así que repasemos lo que hicimos.
‫Importamos las clases para preparar nuestros datos, el transformador de columna de Pandas en canalización, simple y en un codificador
‫en caliente.
‫Importamos las clases para hacer nuestro modelado.
‫Por lo tanto, un agresor forestal aleatorio entrenado prueba de búsqueda de cuadrícula dividida c. v.
‫Configuramos un sayd aleatorio, por lo que nuestros resultados son reproducibles.
‫Y luego definimos diferentes características y tuberías de transformadores.
‫Entonces definimos las características categóricas aquí.
‫La característica de la puerta, la característica numérica.
‫Y luego, para cada uno de ellos, creamos algunos pasos para que nuestra canalización los siguiera no solo para imputar los
‫valores faltantes, sino también a uno en el código.
‫Así que convierta todos nuestros datos que no sean números en números.
‫Y luego configuramos un paso de procesamiento previo.
‫Eso tomó todas nuestras tuberías aquí.
‫Para dar los pasos que queríamos tomar en las características categóricas de la característica de la puerta y
‫en la característica numérica, luego creamos otra canalización para reunir a todos estos miembros del personal.
‫No solo preprocesar nuestros datos y luego modelarlos.
‫Entonces dividimos nuestros datos en X e Y y luego en entrenar y probar.
‫Entonces, cuando llamamos al modelo de ajuste de puntos, llamará a esta variable aquí, que ejecutará esta
‫canalización.
‫Lo que inherentemente llamará al preproceso un paso, que ejecutará esta canalización, que inherentemente
‫ejecutará todos estos tres pasos.
‫Sabes, estaré pensando, Daniel.
‫Bueno, esto tiene mucho que ver.
‫Pero si revisa lo que ha visto aquí, tendrá que decir que puede pasar y seguir,
‫está bien.
‫Estoy empezando a reconstruir lo que está sucediendo.
‫Ahora, si se desplaza hacia atrás hasta donde lo hicimos originalmente, completar los datos con PAND es
‫completar los datos con České Loan y luego modelarlos en nuestro problema de ventas de automóviles.
‫Verá que lo hicimos en varias celdas diferentes y ahora lo estamos haciendo.
‫Estamos ejecutando un modelo de aprendizaje automático completo y cincuenta y cinco líneas de código menos algunos comentarios y probablemente
‫podríamos arreglar esto si somos honestos con nosotros mismos.
‫Pero ahora estás empezando a ver que es un final, el principio.
‫El aprendizaje automático es muy experimental durante todo el proceso y es muy experimental.
‫Entonces, lo que se necesita al principio es solo codificar en todas partes, probar cosas diferentes, ver cómo funcionan.
‫Y luego, eventualmente, puedes reducirlo a algo como esto.
‫Ponlo todo en una celda grande en una tubería siguiendo los pasos que has descubierto en el
‫camino.
‫Ahora, por supuesto, probablemente querríamos mejorar este ajuste de hiperparámetros de uso.
‫Y eso es lo que podríamos ver en el siguiente video, es cómo usar los parámetros de desplazamiento, sintonizando
‫con una canalización ligeramente diferente a cómo lo hemos visto con un modelo normal.
‫Así que tómate un pequeño descanso, da un paso atrás en lo que hemos hecho aquí porque fue largo.
‫No se preocupe si no lo asimila por completo.
‫Eche un vistazo a la clase de tubería de socket, aprenda la documentación y vea si puede alinearse.
‫Lo que hemos hecho en la documentación con respecto a lo que hemos hecho aquí.
‫De lo contrario, nos vemos en el próximo video, veremos si podemos mejorar esta puntuación.