‫مرحبًا بعودتك.
‫في الفيديو الأخير ، رأينا نهاية لتدفق عمل القرض النفسي.
‫سنقوم الآن بتقسيم ذلك والقفز إلى كل خطوة من هذه الخطوات على حدة.
‫الأول هو تجهيز البيانات.
‫ربما لاحظت أنني حيرت هذا نوعًا ما لأنني من المهووسين قليلاً.
‫وبهذه الطريقة ، لا يتعين علينا التمرير إلى أعلى اليمين لنرى ما نغطيه.
‫يمكننا فقط وضع هذا هنا ، هذه الحيلة الصغيرة الرائعة أينما نريد في دفتر Jupyter ، لأننا
‫قمنا بتشغيل هذه الخلية وإنشاء مثيل لها كمتغير قائمة.
‫لذلك سنقوم بوضع علامة على تجهيز البيانات في هذا القسم.
‫وشيء آخر ربما كان علينا القيام به في الجزء العلوي ، يمكننا عادةً القيام بذلك في أي دفتر ملاحظات
‫للتعلم الآلي نعمل عليه.
‫لذا سنكتب هنا الواردات القياسية ، فقط حتى نجهزها في ترسانتنا.
‫لقد قمنا بالفعل بعمل الباندا العقدية كمخطط استيراد PD.
‫مؤامرة نقطة فطيرة كمؤامرة.
‫ثم سنفعل القليل من الرسم البياني lib في السطر.
‫لذلك تظهر مؤامراتنا في دفتر الملاحظات.
‫إذن هذه ثلاثة أو أربعة أسطر من التعليمات البرمجية التي يمكنك تشغيلها في الجزء العلوي من معظم دفاتر
‫الملاحظات ، وبعد ذلك سترى طوال الوقت عندما نبدأ في استخدام وظائف قرض نفسية مختلفة ، يمكننا أيضًا البدء في
‫وضعها في الأعلى ، أيضًا ، لكننا سنترك الأمر عند هؤلاء الآن.
‫لذلك دعونا نذهب إلى حيث كنا.
‫في هذا القسم ، نجهز بياناتنا الآن.
‫السبب الذي يجعلنا نقوم بذلك هو أن معظم بيانات الوقت لا تكون جاهزة للاستخدام مع نموذج التعلم
‫الآلي للقرض النفسي.
‫الآن قم بإنشاء عنوان صغير ، لذلك علينا تجهيزه.
‫لذا ، نحصل على بياناتنا جاهزة للاستخدام مع التعلم الآلي.
‫ثم الأشياء الثلاثة الرئيسية التي يتعين علينا القيام بها.
‫رقم واحد هو دعونا نتواصل بشكل أفضل قليلاً.
‫دانيال ثلاثة أشياء رئيسية يتعين علينا القيام بها هي ، أولاً ، تقسيم البيانات إلى ميزات
‫وتسميات ، عادةً X و Y.
‫هذا ما ستجدهم يطلقون عليه.
‫بشكل عام ، إذا كنت على الإنترنت في مكان ما أو عادةً ما
‫تستدعي مكتبة القروض النفسية ، الميزات X والتسميات Y ، ثم يتم ملء الرقم الثاني ، ويُطلق عليه أيضًا تسمية القيم المفقودة أو تجاهلها.
‫لذلك إذا كان أي من صفوفنا في مجموعة البيانات الخاصة بنا يحتوي على قيم مفقودة ، وإذا كان هناك أي حقول غير
‫مكتملة ، فقد نضطر إلى ملئها أو قد نضطر إلى التخلص منها تمامًا.
‫هذه العينات ، نظرًا لأن نموذج التعلم الآلي لا يمكنه التعلم عندما لا يكون هناك شيء ، سترى أنه يتسبب
‫في حدوث خطأ.
‫ثم يتم تحويل القيم غير العددية إلى قيم عددية ، وتسمى أيضًا ميزة ترميز a.
‫ك. أ.
‫إذا قلنا أن لدينا مبيعات سيارات ، فنحن بحاجة إلى تحويل ذلك إلى تخفيض السعر.
‫جميلة.
‫لذلك إذا كانت لدينا بيانات مبيعات السيارات الخاصة بنا ولدينا تويوتا ، فلدينا اللون ، إلخ. ، إلخ. ، لا يمكن لنموذج التعلم
‫الآلي فهم تويوتا.
‫ماذا فعلت هناك؟
‫لا أستطيع أن أفهم هوندا ، أفهم اللون الأحمر.
‫علينا تحويل هذه إلى أرقام.
‫لذلك سنرى كيفية القيام بذلك في هذا القسم.
‫حسنا.
‫حسنًا ، نحتاج إلى مجموعة بيانات لنبدأ بها أولاً.
‫وأعتقد أنه لا يزال لدينا مجموعة بيانات أمراض القلب المستوردة.
‫لذلك دعونا نتحقق من هذا الرأس.
‫رائع.
‫لذلك سنفعل الخطوة 1/1.
‫لقد رأينا هذا من قبل في سير العمل لدينا ، لكننا سنحصل فقط على نسخة مختصرة من كيفية القيام بذلك بالفعل.
‫لذلك في هذه الحالة ، نريد استخدام أعمدة الميزة للتنبؤ بـ Y.
‫إذن ماذا نفعل هنا؟
‫نحن نبقيها لطيفة وبسيطة.
‫نستخدم pandas x يساوي نقطة قطرة لأمراض القلب.
‫لذلك نريد إزالة العمود الهدف على طول المحور.
‫واحد.
‫والآن تذكر في الباندا أن محور إطار البيانات يساوي واحدًا يعني أن هذا المحور هنا أو وصول الأعمدة والوصول إلى الصفر
‫هو الوصول إلى الصفوف.
‫إذن ، سيكون X الآن كل عمود باستثناء الهدف.
‫رائع.
‫وأنت تعرف ماذا سيكون سبب ذلك؟
‫لأن هذه هي تسميات مشكلة التعلم الآلي لدينا.
‫لماذا سيكون العمود المستهدف لمرض القلب.
‫وسنختاره من هذا القبيل.
‫سننظر لماذا لا.
‫وهكذا سنرى العينات الخمس الأولى.
‫رائع.
‫نعود هنا.
‫واحد ، واحد ، واحد ، واحد.
‫نحن نرى.
‫لماذا هي نفسها جميلة الآن؟
‫الشيء التالي الذي يتعين علينا القيام به هو تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫لذلك في التعلم الآلي ، من أهم المبادئ الأساسية عدم تقييم أو اختبار النماذج الخاصة بك على البيانات التي يتم
‫تعلمها منها ، ولهذا السبب قمنا بتقسيمها إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫إذن للسطر الثاني وظيفة ملائمة تسمح لنا بفعل ذلك.
‫لذا قسّم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار.
‫تذكر في البداية عندما نتجاوز المفاهيم ، إذا كنت تبحث في بيانات الاختبار ، فإن الأمر
‫يشبه النظر إلى الاختبار النهائي قبل أن تنظر إلى الاختبار التدريبي ، وليس ما تريد القيام به
‫، أليس كذلك ؟
‫إذا سرب الأستاذ عن طريق الخطأ الاختبار النهائي ، فسيحصل الجميع على علامات مثالية
‫ولن يتعلم أحد أي شيء.
‫لذلك نريد أن يكون من Learn Model Selection، Ask، Learn عددًا قليلاً من الوحدات النمطية المختلفة ، لكننا
‫سنرى بعضًا من أكثرها فائدة.
‫استيراد تقسيم اختبار القطار.
‫جميلة.
‫الآن عندما نتدرب على اختبار التقسيم ، فإنه سيعود بأربع قيم مختلفة.
‫الأول هو x القطار ، والآخر اختبار x ، والآخر هو y القطار والآخر y الاختبار.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث.
‫تدريب ، اختبار ، تقسيم.
‫والآن نمرر لها بيانات x ونرى ما تقوله.
‫في الواقع ، قسّم المصفوفات أو المصفوفات إلى مجموعات فرعية من القطار واختبار عشوائي.
‫جميلة.
‫هذا ما نريده.
‫نريد تدريب بعض البيانات عليها ونريد بعض البيانات لتقييم نماذج التعلم الآلي لدينا.
‫لذلك سنقوم بتوزيعها على الميزات وسنقوم بتمريرها تسمياتنا وسنعرّف حجم الاختبار على أنه 0. 2.
‫لذلك دعونا نرى ما سيحدث.
‫رائع.
‫هذا يسير بسلاسة.
‫ودعنا نتحقق من أشكال المصفوفات الجديدة.
‫لأننا نتذكر أن بياناتنا هنا هي في الحقيقة مجرد مصفوفة في إطار بيانات أو مصفوفة متراكمة ومصفوفة في إطار
‫بيانات.
‫إذن في شكل القطار x ، سنختبر شكل الاختبار x ، والقطار y ، والشكل النقطي.
‫وأخيرًا ، لماذا تختبر الشكل؟
‫دعنا نقول هذا.
‫حسنًا ، 242 مع 13 عمودًا ، إذن 342 في 13 ، ثم 61 في 13.
‫حسنًا ، هذا منطقي.
‫إذا بحثنا هنا ، فهناك واحد ، اثنان ، ثلاثة ، أربعة ، خمسة ، ستة ، سبعة ، ثمانية ، تسعة
‫، عشرة ، 11 ، 12 ، 13 ، 13 خاصية مختلفة.
‫هذا هو السبب في أن متغير x train لدينا هو 242 × 13.
‫لكن من أين جاء هذا القرار 242؟
‫حسنًا ، هذا لأننا قررنا هنا أننا نريد أن تكون مجموعة بيانات الاختبار الخاصة بنا 20٪ من إجمالي البيانات.
‫لذلك دعونا نلقي نظرة على هذا.
‫إذا أخذنا شكل X نقطة لأن X قبل تقسيمها بشكل صحيح ، يكون لدينا X هنا ، شكل x نقطة.
‫إنها 303 ، لذلك لدينا إجمالي 303 عينة.
‫دعنا فقط نتحقق من ذلك.
‫إجمالي عينات الثالوث ، و 80٪ منها ستكون بيانات تدريب لنموذج التعلم الآلي.
‫لذا إذا اتخذنا شكل القطار ، فنحن نريد مضاعفة ذلك بمقدار 0. 8.
‫إذن 242. 4.
‫نضيفها معًا.
‫تيرنر ، 42 + 61.
‫كل ما تم إنجازه هو أنه ركض فيه لأسفل ونحت الـ 20٪ المتبقية تلقائيًا في مجموعة الاختبار.
‫وفعلت الشيء نفسه بالنسبة للقطار y واختبار y.
‫جميلة.
‫الآن قمنا بتقسيم بياناتنا إلى تدريب واختبار.
‫الخطوة التالية التي نعود إليها هنا هي ملئها أو تحويلها ، والتأكد من أنها كلها رقمية.
‫لذلك قد نرى هذا.
‫ربما نفعل ذلك.
‫نملأه أولاً.
‫نعم ، هذه فكرة جيدة.
‫سنعود وسنفعل ذلك في الفيديو التالي.
‫لذلك ربما يمكنك تجربة أحد ملفات CSV الخاصة بنا وتقسيمه إلى تدريب واختبار
‫البيانات أو تقسيمه إلى x و Y أولاً ثم تغيير هذه المعلمة هنا لمعرفة ما سيحدث.
‫ونغير ذلك إلى 0. 3.
‫ما رأيك سيحدث إذا قمت بالضغط على shift أدخل هنا.
‫سوف تتغير الأرقام.
‫آه ، ربما تريد أن تتلاعب بكسر مختلف.
‫بخلاف ذلك ، سأراك في الفيديو التالي وسننظر في كيفية ملء بعض البيانات المفقودة.