‫Được chứ.
‫Bạn đã làm được.
‫Hãy nhìn xem chúng ta đã đi được bao xa.
‫Chúng tôi đã bao gồm một phần hoàn toàn khổng lồ của thư viện cho vay tâm linh, và chúng tôi vẫn sẽ hoàn thành
‫nó.
‫Chúng tôi đang làm đến phần cuối cùng, kết hợp tất cả lại với nhau.
‫Chúng tôi đã thông qua quy trình làm việc từ đầu đến cuối.
‫Chúng tôi đã biết cách chuẩn bị dữ liệu.
‫Chúng tôi đã biết cách chọn mô hình học máy phù hợp cho các vấn đề của chúng tôi.
‫Chúng tôi đưa nó vào dữ liệu.
‫Chúng tôi đã sử dụng nó để đưa ra dự đoán.
‫Chúng tôi đã đánh giá một mô hình được đào tạo.
‫Chúng tôi đã cải thiện một mô hình được đào tạo.
‫Chúng tôi đã lưu và tải một mô hình xe lửa.
‫Bây giờ chúng ta hãy kết hợp tất cả những điều này, tất cả những điều này.
‫Chúng ta có thể làm được không?
‫Bây giờ, chúng ta hãy làm một chút tiêu đề 7. 0, kết hợp tất cả lại với nhau.
‫Điều đầu tiên.
‫Hãy tự vỗ về mình một chút vì chúng ta đã bảo hiểm rất nhiều và cho đến nay nó dường như
‫ở khắp nơi và nó là như vậy.
‫Nhưng đừng lo lắng, đây là cách các dự án máy học thường bắt đầu.
‫Có rất nhiều thử nghiệm và mã khác nhau ở khắp nơi.
‫Và sau đó khi bạn đã tìm thấy thứ gì đó hoạt động, quá trình sàng lọc sẽ bắt đầu.
‫Và bây giờ quá trình sàng lọc này sẽ như thế nào?
‫Vâng, hãy sử dụng ghi nhớ bài toán hồi quy doanh số bán xe cũ tốt của chúng tôi, a. k. một. dự đoán giá bán của
‫ô tô.
‫Chúng tôi sẽ lấy đó làm ví dụ và để thu gọn mọi thứ, chúng tôi sẽ sử dụng các khoản vay theo bộ CI.
‫Hãy cùng xem bộ CI tìm hiểu đường dẫn để sắp xếp mọi thứ.
‫Chúng ta sẽ sử dụng lớp đường ống.
‫Bây giờ, bạn có thể hình dung Pipeline là một cách để xâu chuỗi một số quy trình cho vay theo chu kỳ khác nhau trong một
‫lần truy cập.
‫Vì vậy, tương tự như như viết một hàm, phải không?
‫Bạn đang thực hiện một vài bước khác nhau và bạn đang kết hợp chúng lại với nhau.
‫Đường ống của máy biến áp với thợ đào cuối cùng.
‫Vì vậy, Transformer hay Transformer là IKEA biến đổi dữ liệu, chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu.
‫Và sau đó một ước tính cuối cùng được ước tính.
‫Hãy nhớ trong thuật ngữ cho vay tâm linh là một mô hình máy học.
‫Vì vậy, để làm mới, đây là dữ liệu bán xe của chúng tôi là 1000 hàng và có một số dữ liệu bị thiếu ở đây.
‫Đúng?
‫Vì vậy, có thiếu ở đây.
‫Thiếu ở đây.
‫Và những gì chúng tôi đang cố gắng làm là sử dụng màu sắc của cửa đồng hồ đo đường để dự đoán giá bán của ô tô.
‫Bây giờ, một lần nữa, dữ liệu này là không hoàn hảo bởi vì bạn có thể làm điều này?
‫Bạn có thể tìm ra điều này?
‫Nếu có đủ thời gian, bạn có thể thực tế cần thêm một vài thông số, một vài chi tiết về những chiếc xe trước
‫khi bạn có thể biết được chúng sẽ được bán với giá bao nhiêu.
‫Vì vậy, chúng ta hãy ngừng nói về nó.
‫Hãy bắt tay với mã để bắt đầu, chúng tôi sẽ nhập lại dữ liệu.
‫Vì vậy, go pd read see as v.
‫Đừng.
‫Chúng tôi đã lưu nó trong thư mục dữ liệu của chúng tôi.
‫Bán xe kéo dài hoặc không có thư mục dữ liệu không phải là chuỗi.
‫Tôi muốn bán xe cho người yêu cũ.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Thiếu dữ liệu mở rộng Carsales.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Và sau đó chúng ta sẽ xem xét.
‫Chúng tôi sẽ có một cái nhìn nhanh về nó.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây chỉ là báo cáo điều này.
‫Tệp CSV mà chúng tôi có ở đây.
‫Trở lại.
‫Hiện nay.
‫Chúng ta đã nói gì?
‫Chúng tôi đã nói rằng chúng tôi muốn sử dụng các cột này.
‫Vì vậy, bốn cột này để dự đoán cột giá.
‫Chúng tôi sẽ xem xét các loại dữ liệu của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi đã tạo ra, đó là một đối tượng là một chuỗi.
‫Chúng có màu sắc là một vật thể.
‫Đó là một chuỗi ở đó.
‫Tôi không muốn giá cửa của chúng ta, điều mà chúng ta đã nói về việc cửa cũng là một loại.
‫Vì vậy, đồng hồ đo đường là cột số của chúng tôi.
‫Và bạn có nhớ chúng tôi phải làm gì cho dữ liệu của mình không?
‫Chúng tôi phải đảm bảo rằng tất cả đều ở định dạng số trước khi có thể xây dựng mô hình học máy
‫trên đó.
‫Và có một rào cản nhỏ khác mà chúng tôi cũng có trước khi chúng tôi có thể xây
‫dựng mô hình học máy và đó là nếu chúng tôi làm như vậy là null, một số chúng tôi có giá trị null trong một số cột của chúng tôi trong khi tất cả các cột của chúng tôi,
‫chúng tôi đã thiếu 50 thiếu điểm dữ liệu trong mỗi cột của chúng tôi.
‫Vì vậy, đó cũng là điều tối kỵ với các mô hình học máy, chúng ta cần đảm bảo rằng dữ liệu là số và
‫không có giá trị nào bị thiếu.
‫Chúng tôi tham khảo lại bài phát biểu quan trọng của chúng tôi.
‫Tất cả dữ liệu phải là số.
‫Đây là những điều cần nhớ, phải không?
‫Và không được thiếu giá trị.
‫Được chứ.
‫Hãy cùng kiểm tra nào.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ phải làm là nếu chúng tôi muốn kết hợp tất cả những điều này lại với nhau, chúng tôi đã làm điều này trước đây.
‫Chúng tôi đã thấy dữ liệu lấp đầy, chúng tôi đã thấy chuyển đổi nó.
‫Nhưng lần này bạn muốn sử dụng một đường dẫn để làm như vậy.
‫Vì vậy, các nhà ngoại cảm tìm hiểu.
‫Đầu vào chính của Pipeline là các bước, là danh sách chứa một bộ dữ liệu có tên bước và hành động cần thực
‫hiện.
‫Chúng ta sẽ thấy điều này sau một giây, nhưng chúng ta chỉ nói sơ qua.
‫Và trong trường hợp của chúng tôi, các bước của chúng tôi là các bước của chúng tôi là gì?
‫Trước tiên, chúng ta cần điền vào dữ liệu còn thiếu.
‫Và sau đó chuyển đổi dữ liệu thành số và sau đó xây dựng một mô hình học máy trên đó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Chúng tôi sẽ đến đây.
‫Tôi muốn làm điều này.
‫Vì vậy, tất cả nằm trong một ô.
‫Hãy đặt các bước của chúng tôi ở đây về những gì chúng tôi phải làm.
‫Các bước.
‫Chúng tôi muốn làm tất cả trong một ô.
‫Chúng ta có thể làm tất cả trong một ô không?
‫Bởi vì trước đây để làm điều này, nó đã mất một chút công việc.
‫Nhưng hãy xem, đây là những gì chúng tôi đang làm.
‫Đây là quá trình sàng lọc của chúng tôi bằng cách sử dụng đường ống.
‫Vì vậy, bước một là điền vào dữ liệu bị thiếu.
‫Và sau đó bước hai là chuyển đổi dữ liệu thành số.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó bước ba là xây dựng một mô hình trên dữ liệu.
‫Được rồi.
‫Các vết nứt, các khớp ngón tay, các ngón tay đã sẵn sàng.
‫Hãy làm nó.
‫Và nếu có vẻ như tôi đang trải qua quá trình này khá nhanh, hãy để tôi nói cho bạn biết, không có gì ở đây
‫mà chúng tôi chưa đề cập ngoại trừ đường dẫn.
‫Nhưng những gì chúng ta đã tìm hiểu trong các video trước, bạn sẽ có thể suy luận, cũng như đọc tài liệu tại
‫đây, chính xác những gì đang diễn ra.
‫Vì vậy, nhập PANDAS là PD vì chúng ta muốn thực hiện tất cả điều này trong một ô và sau đó từ soạn thảo vô hướng.
‫Nhớ máy biến áp cột?
‫Và sau đó từ Skyline, đây là nơi chúng ta sẽ nhập lớp đường ống mà chúng ta
‫sẽ tận dụng ở đây, nhập đường ống.
‫Và sau đó từ Skyline Compute, chúng ta sẽ nhập đơn giản và pewter.
‫Đây là những gì chúng tôi sẽ sử dụng để nhập dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, hãy điền vào những dữ liệu còn thiếu.
‫Và sau đó từ xử lý trước chấm chân trời.
‫Nhập một bộ mã hóa nóng.
‫Đây là những gì chúng tôi sẽ làm để chuyển đổi dữ liệu của chúng tôi thành số hoặc xin lỗi, chúng tôi sẽ sử dụng để chuyển đổi dữ
‫liệu của mình thành số.
‫Vì vậy, chuẩn bị dữ liệu đã sẵn sàng, đây là những đầu vào mà chúng tôi sẽ sử dụng cho việc đó.
‫Sau đó, người tiếp theo là mô hình hóa.
‫Vì vậy, từ Skyline Ensemble.
‫Nhập các khu rừng ngẫu nhiên đáng tin cậy của chúng tôi sẽ hồi quy chúng tôi bởi vì chúng tôi muốn nó dự đoán một con số.
‫Và sau đó từ nhập khẩu lựa chọn mô hình skylon.
‫Chúng tôi đã nhầm.
‫Vâng, điều đó có vẻ sai.
‫Tôi được biết là rất dễ mắc lỗi chính tả.
‫Tàu thử nghiệm chia tách.
‫Và chúng tôi muốn CV tìm kiếm theo lưới bởi vì chúng tôi đã thấy tìm kiếm theo lưới được sử dụng trước đây, sẽ tìm kiếm một
‫số loại thông số tối ưu cho kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Được rồi, bây giờ chúng ta sẽ thiết lập hạt giống ngẫu nhiên, vì vậy chúng ta sẽ nhập hạt giống như hạt giống ngẫu nhiên MP NP 42.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ để hoàn thiện, để thực hiện tất cả trong một ô, chúng tôi sẽ nhập lại dữ liệu.
‫Vì vậy, hãy nhập dữ liệu và chúng tôi sẽ loại bỏ các hàng có nhãn bị thiếu.
‫Vì vậy, dữ liệu bằng PD, không phải CSV.
‫Chúng tôi sẽ đi đến thư mục dữ liệu của chúng tôi.
‫Đây cần phải là một chuỗi.
‫Và tôi đi bán ô tô.
‫Dữ liệu bị thiếu mở rộng.
‫Đó là cái mà chúng tôi đang theo đuổi phiên bản hàng nghìn bông hồng và sau đó để thả bông hồng bị thiếu nhãn, chúng
‫tôi sẽ thả điểm dữ liệu và một tập hợp con sẽ đặt giá trị đó bằng với cột giá vì đó là những gì chúng tôi muốn dự
‫đoán và đó là của chúng tôi nhãn và chúng tôi sẽ đi đúng vị trí bằng đúng.
‫Được rồi, những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi chỉ sao chép điều này ở đây và bây giờ chúng tôi đã bỏ.
‫Các hàng chứa các giá trị giá bị thiếu.
‫Vì vậy a. k. một. thiếu nhãn.
‫Bây giờ, những gì chúng ta sẽ làm ở đây là chúng ta sẽ bắt đầu xác định các
‫tính năng khác nhau của tập dữ liệu và các đường ống biến áp khác nhau mà chúng ta muốn thực hiện trên dữ liệu đó.
‫Vậy nếu quay lại đây, chúng ta cần thực hiện những phép biến đổi nào?
‫Chúng ta cần thay đổi màu tạo thành các con số.
‫Chúng ta cần điền các giá trị còn thiếu của tất cả các cột ở đây.
‫Và chúng ta cần phải thay đổi cửa của mình vì nó cũng là một phạm trù.
‫Chúng ta cần thay đổi nó thành một giá trị phân loại.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ thực sự biết.
‫Quên những gì tôi đã nói về cánh cửa.
‫Hãy xem những gì chúng ta đang thực sự làm trong mã.
‫Vì vậy, xác định các tính năng khác nhau và đường ống biến áp.
‫Vì vậy, đối với các tính năng phân loại của chúng tôi, cửa ra vào là một trường hợp đặc biệt vì nó đã là số.
‫Các tính năng phân loại bằng make.
‫Và bây giờ những gì chúng ta sẽ làm ở đây là tạo ra một máy biến áp phân loại.
‫Vì vậy, điều này chỉ có nghĩa là sửa đổi dữ liệu.
‫Và để làm như vậy, chúng ta sẽ sử dụng một đường ống dẫn.
‫Đây là lần đầu tiên chúng ta nhìn thấy đường dẫn, nhưng các bước trong đường dẫn sẽ là bước đầu tiên.
‫Chúng tôi sẽ điền vào các giá trị bị thiếu với một nhà nhập khẩu.
‫Vì vậy, đây là nơi các đầu vào đường ống thực hiện các bước để thực hiện, phải không?
‫Lần lượt là danh sách các bộ giá trị.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều này xảy ra.
‫Tên là Importer và chúng ta sẽ nhớ rằng đây là hành động cần thực hiện.
‫Vì vậy, chiến lược máy tính đơn giản bằng hằng số và khi đó giá trị điền sẽ bị thiếu.
‫Vì vậy, bạn có thể suy ra những gì đang xảy ra ở đó với trường hợp cụ thể này.
‫Nơi nào đang áp đặt.
‫Các tính năng phân loại với giá trị không đổi của chuỗi bị thiếu.
‫Bây giờ chúng ta sẽ tạo một bộ mã hóa nóng và đi một bộ mã hóa nóng.
‫Và để xử lý những điều chưa biết.
‫Vì vậy, các cột chưa từng thấy trước đây.
‫Chúng tôi sẽ nói với nó để bỏ qua chúng.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ đảm bảo rằng tất cả chúng tôi đã sắp xếp tất cả những thứ này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ cần đến chúng tôi đang thiếu một cái gì đó ở đây.
‫Tôi cần kiểm tra xem dấu ngoặc của chúng tôi ở đâu.
‫Chúng tôi thiếu một cái ở đây.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hãy xem, một nửa trong số này là tìm ra vị trí bạn đang thiếu dấu ngoặc.
‫Và sau đó là tính năng cửa.
‫Chúng tôi sẽ xác định tính năng cửa của chúng tôi bằng cửa.
‫Và điều tương tự một lần nữa.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tạo ra một máy biến áp cửa.
‫Cửa biến áp bằng đường ống.
‫Một lần nữa, chúng tôi đang sử dụng một đường ống dẫn vì điều này sẽ có ý nghĩa trong một giây.
‫Đúng.
‫Tại sao?
‫Chúng tôi đang thiết lập đường ống.
‫Vì vậy, để làm điều này, chúng ta phải nhấn.
‫Ngụ ý đến.
‫Bây giờ chúng tôi muốn làm điều tương tự một lần nữa.
‫Máy tính đơn giản.
‫Và chiến lược sẽ không đổi và giá trị đầy đủ cho các cửa của chúng ta là chúng ta sẽ
‫điền nó bằng bốn vì bốn là số chủ yếu trong cột Cửa.
‫Sau đó, tiếp theo, chúng tôi muốn các tính năng số.
‫Vì vậy, các tính năng số của chúng tôi là cột đồng hồ đo quãng đường của chúng tôi.
‫Cam.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng ta sẽ tạo ra một biến áp số bằng.
‫Điều đầu tiên chúng tôi sẽ làm là các bước đường ống dẫn bằng nhau.
‫Và một lần nữa, chúng ta cần đưa ra các giá trị ở đây.
‫Vì vậy, liên quan đến.
‫Máy tính đơn giản.
‫Chiến lược bằng chính.
‫Vì vậy, điều này có nghĩa là nó sẽ lấp đầy các cột số.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, đồng hồ đo đường có chiến lược có nghĩa là nó sẽ lấy giá trị chính của
‫cột đồng hồ đo đường và điền vào tất cả các hàng còn thiếu trong đồng hồ đo đường với giá trị trung bình của các giá trị còn lại.
‫Chà.
‫Đó là rất nhiều.
‫Bây giờ, vẫn chưa xong.
‫Không sao đâu.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập các bước tiền xử lý.
‫Vì vậy, hãy nhớ những gì chúng ta cần làm.
‫Chúng tôi cần điền vào dữ liệu còn thiếu.
‫Vì vậy, đây là một phần trong quá trình tiền xử lý của chúng tôi.
‫Hai thứ này đang xử lý trước dữ liệu của chúng tôi.
‫Và đây là mô hình hóa dữ liệu.
‫Vì vậy, các bước tiền xử lý của chúng tôi sẽ là điền dữ liệu bị thiếu và chuyển đổi dữ liệu thành số.
‫Vì vậy, chúng ta có thể làm điều đó, điền các giá trị còn thiếu, sau đó chuyển đổi thành số.
‫Vì vậy, để tạo bộ tiền xử lý, chúng tôi sẽ khởi tạo bộ tiền xử lý bằng cách sử dụng tính năng tự động hoàn thành tab biến áp cột và chúng tôi
‫sẽ vượt qua nó.
‫Máy biến áp cột lấy máy biến áp bằng.
‫Và bây giờ đây sẽ là danh sách các phép biến đổi mà chúng tôi muốn thực hiện trên dữ liệu của mình.
‫Và trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi có một cái gọi tắt là Cat, để phân loại.
‫Nó sẽ chuyển nó qua máy biến áp phân loại.
‫Và chúng tôi muốn những phép biến đổi mà chúng tôi đã xác định ở đây, máy biến áp phân loại để lấp
‫đầy giá trị máy tính đơn giản bị thiếu và một bộ tạo mã và màu sắc nóng bỏng.
‫Chúng tôi muốn chúng được thực hiện trên các tính năng phân loại.
‫Báo chí nước tab hoàn chỉnh các tính năng phân loại.
‫Tuyệt vời.
‫Bây giờ chúng ta vượt qua nó một lần nhấn khác.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi muốn nó thực hiện các bước tương tự, nhưng lần này là sử dụng máy biến áp cửa.
‫Mà sẽ điền vào cột cửa với giá trị không đổi là bốn.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đi tính năng cửa.
‫Tuyệt vời.
‫Và cuối cùng, tôi muốn hoàn thành việc sử dụng biến áp num, biến áp này sẽ sử dụng biến áp số của chúng ta.
‫Và biểu diễn.
‫Sự áp đặt.
‫Trên các tính năng số.
‫Đẹp khi chỉ có một tính năng.
‫Vì vậy, các tính năng ở dạng số nhiều có lẽ không đúng.
‫Và bây giờ chúng tôi đã thực hiện xong tiền xử lý, đúng vậy, dữ liệu của chúng tôi đang được lấp đầy, các giá trị còn thiếu
‫đang được lấp đầy và sau đó nó sẽ được chuyển đổi thành số.
‫Sử dụng những gì chúng tôi đã làm ở đây.
‫Bước tiếp theo là tạo một đường ống tiền xử lý và mô hình hóa.
‫Chúng tôi có thể làm điều này như bạn có thể không đoán được vì tôi đã sử dụng đường ống
‫từ mà bạn cần tạo một đường dẫn tiền xử lý và mô hình hóa.
‫Vì vậy, bây giờ về cơ bản những gì chúng tôi đang làm là chúng tôi đang đặt các bước tiền xử lý của chúng tôi cùng
‫với một bước mô hình hóa và vì có nhiều bước nên sẽ sử dụng một đường dẫn để kết hợp chúng.
‫Vì vậy, mô hình bằng đường ống.
‫Vượt qua các bước, đó là một danh sách chứa các bộ giá trị.
‫Và đây là tên.
‫Vì vậy, đây là bước tiền xử lý.
‫Và chúng ta sẽ chuyển nó qua bộ tiền xử lý.
‫Vì vậy, bước đầu tiên trong đường dẫn của chúng tôi ở đây, đường ống mô hình của chúng tôi, là chạy qua phần này.
‫Và sau đó là bước tiếp theo.
‫Đặt một chút dấu phẩy ở đây và chúng ta cần tạo một lần nhấn khác.
‫Mà sẽ là mô hình của chúng tôi là kẻ xâm lược rừng ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã thiết lập đường ống mô hình của mình, sẽ trải qua quá trình Tiền xử lý.
‫Khi quá trình tiền xử lý hoàn tất, nó sẽ xây dựng một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên trên đó.
‫Chúng tôi có thể chuẩn bị sẵn dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, chia dữ liệu X tương đương với giảm dữ liệu.
‫Chúng tôi sẽ xóa cột giá vì đó là cột chúng tôi muốn dự đoán.
‫Quyền truy cập sẽ bằng một.
‫Y sẽ là giá dữ liệu.
‫Sau đó, chúng ta sẽ tạo x train x test như chúng ta vẫn làm.
‫Y train y test bằng train test, chia nhỏ kích thước thử nghiệm x y, chúng ta sẽ sử dụng 0. 2.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ lắp và cho điểm mô hình.
‫Đó là một mô hình cá heo x tàu y tàu bây giờ điểm mô hình.
‫Thử nghiệm X.
‫Tại sao phải kiểm tra?
‫Ồ.
‫Chúng tôi đã sai ở đâu.
‫Xử lý trên đã biết.
‫Chúng tôi có một lỗi đánh máy.
‫Tất nhiên là có.
‫Xử lý không xác định.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Thay đổi điều đó.
‫Ái chà.
‫Chúng ta làm được rồi.
‫Chúng tôi đã thực hiện toàn bộ đường ống trong một ô, tận dụng lợi thế của lớp đường ống.
‫Vì vậy, hãy bước qua những gì chúng tôi đã làm.
‫Chúng tôi đã nhập các lớp để chuẩn bị dữ liệu của chúng tôi.
‫Biểu tượng đường ống biến áp cột Pandas và bộ mã hóa thời kỳ một nóng.
‫Chúng tôi đã nhập các lớp để thực hiện mô hình của chúng tôi, do đó, thử nghiệm kiểm tra hệ thống ngắt rừng ngẫu nhiên của thử nghiệm tìm kiếm lưới
‫phân chia CV.
‫Chúng tôi thiết lập một hạt giống ngẫu nhiên để kết quả của chúng tôi có thể tái tạo.
‫Và sau đó chúng tôi xác định các tính năng khác nhau và đường ống biến áp.
‫Vì vậy, chúng tôi xác định các tính năng phân loại ở đây, tính năng cửa, tính năng số.
‫Và sau đó đối với mỗi người trong số họ, chúng tôi đã tạo một vài bước để đường dẫn của chúng tôi thực hiện để không chỉ đưa ra
‫các giá trị bị thiếu mà còn cho một mã hóa nóng.
‫Vì vậy, hãy biến tất cả dữ liệu của chúng tôi không phải là số thành số.
‫Và sau đó chúng tôi thiết lập một bước tiền xử lý.
‫Điều đó đã lấy tất cả các đường ống của chúng tôi ở đây.
‫Để thực hiện các bước mà chúng tôi muốn thực hiện trên các tính năng phân loại trên tính năng cửa và
‫tính năng số.
‫Sau đó, chúng tôi tạo một đường dẫn khác để kết hợp tất cả các bước này lại với nhau.
‫Để không chỉ xử lý trước dữ liệu của chúng tôi và sau đó mô hình hóa nó.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi chia dữ liệu của mình thành X và Y, sau đó thành huấn luyện và kiểm tra.
‫Và vì vậy khi chúng ta gọi model fit, nó sẽ gọi biến này ở đây, biến này sẽ chạy đường ống này.
‫Mà vốn dĩ sẽ gọi là bước tiền xử lý, sẽ chạy đường ống này, vốn
‫dĩ sẽ chạy cả ba bước này.
‫Bạn biết tôi đang nghĩ gì, Daniel, trong khi chuyện này còn nhiều chuyện đang diễn ra, nhưng nếu bạn xem
‫lại những gì bạn đã xem ở đây, bạn sẽ có thể nói rằng bạn có thể bước qua nó và đi, được không , Tôi đang bắt
‫đầu ghép lại những gì đang xảy ra.
‫Và bây giờ nếu bạn cuộn ngay trở lại nơi chúng tôi đã làm điều này ban đầu, điền dữ liệu với gấu
‫trúc, điền dữ liệu với Skylon, sau đó lập mô hình cho vấn đề bán xe của chúng tôi, bạn sẽ thấy rằng chúng tôi đã làm điều đó trên một số ô
‫khác nhau và bây giờ chúng tôi đang làm điều đó.
‫Chúng tôi đang xây dựng một mô hình học máy hoàn chỉnh trong 55 dòng mã trừ một số nhận xét và chúng tôi có thể giải
‫quyết vấn đề này nếu chúng tôi trung thực với chính mình.
‫Nhưng bây giờ bạn mới bắt đầu thấy, học máy rất mang tính thử nghiệm trong toàn bộ vấn
‫đề.
‫Nó rất thử nghiệm.
‫Và vì vậy những gì cần làm khi bắt đầu chỉ là viết mã ở khắp mọi nơi, thử những thứ khác nhau, xem chúng hoạt động như
‫thế nào.
‫Và rồi cuối cùng bạn có thể rút gọn nó thành một thứ như thế này, đặt tất cả vào một ô lớn trong một
‫đường ống, thực hiện các bước mà bạn đã tìm ra trong suốt quá trình.
‫Tất nhiên, bây giờ chúng tôi muốn cải thiện việc sử dụng điều chỉnh siêu tham số này và đó là những gì chúng ta
‫có thể xem trong video tiếp theo là cách sử dụng điều chỉnh siêu tham số với một đường ống hơi khác so với cách chúng ta đã thấy nó được thực
‫hiện với chỉ là một mô hình thông thường.
‫Vì vậy, hãy nghỉ ngơi một chút, quay lại những gì chúng ta đã làm ở đây, bởi vì nó đã rất nhiều.
‫Đừng lo lắng nếu bạn không tham gia hoàn toàn.
‫Chưa đọc qua đường ống.
‫Phân loại tài liệu cho vay tâm linh và xem liệu bạn có thể sắp xếp những gì chúng tôi đã làm trong tài liệu với những gì
‫chúng tôi đã làm ở đây không.
‫Nếu không thì.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.
‫Chúng tôi sẽ xem liệu chúng tôi có thể cải thiện điểm số này hay không.