‫Welkom terug.
‫In de laatste video zagen we een einde aan de Saikat-leenworkflow.
‫Nu gaan we dat opsplitsen en in elk van die stappen afzonderlijk springen.
‫En de eerste is het gereedmaken van de gegevens.
‫Je hebt waarschijnlijk gemerkt dat ik een beetje verbijsterd ben, alleen maar omdat ik een beetje een nerd ben.
‫Op die manier hoeven we niet helemaal terug naar boven te scrollen om te zien wat we behandelen.
‫We kunnen dit hier plaatsen, deze kleine coole truc waar we maar willen in het Jupiter-notebook, omdat we
‫deze cel hebben uitgevoerd en dit als een lijstvariabele hebben geïnstantieerd.
‫Dus we gaan in deze sectie afvinken om de gegevens gereed te maken.
‫En nog iets dat we waarschijnlijk bovenaan hadden moeten doen, we kunnen het meestal doen in elk
‫machine learning-notebook waaraan we werken.
‫Dus we typen gewoon hier, standaard importen zodat we ze bij ons arsenaal klaar hebben staan.
‫We hebben Numpty Penders al gedaan als PD-import matplotlib.
‫Niet pi-plot als plot, en dan doen we een beetje matplotlib in lijn, zodat onze plots in het notitieboekje
‫verschijnen.
‫Dit is dus een code van drie, vier regels die je boven aan de meeste notebooks kunt gebruiken
‫en die je overal zult zien als we verschillende Saikat-leerfuncties gaan gebruiken.
‫We zouden ze ook in de top twee kunnen plaatsen, maar daar laten we het voorlopig bij.
‫Dus laten we naar beneden gaan naar waar we waren, deze sectie.
‫We maken onze gegevens gereed.
‫De reden dat we dit nu moeten doen, is omdat gegevens meestal niet klaar zijn om te worden gebruikt
‫met een tweedelijns machine learning-model.
‫Nu, geef een kleine titel, dus we moeten het klaar maken.
‫Dus onze gegevens klaarmaken voor gebruik met machine learning.
‫En dan zijn de drie belangrijkste dingen die we moeten
‫doen, nummer één, laten we een beetje beter communiceren dan de drie belangrijkste dingen die we moeten doen: een, de gegevens opsplitsen in functies en labels, meestal X
‫en Y.
‫Dit is wat je ze over het algemeen koud zult vinden als je ergens op internet bent, of
‫als de cycloonbibliotheek functies X en labels Y noemt.
‫En dan nummer twee wordt ook wel het toeschrijven of negeren van ontbrekende waarden genoemd.
‫Dus als een van onze rijen in onze dataset ontbrekende waarden heeft, als er onvolledige velden zijn, moeten
‫we ze misschien opvullen of moeten we ze helemaal verwijderen.
‫Die voorbeelden, omdat een machine learning-model niet kan leren als er niets is, zul je zien dat het een
‫fout geeft.
‫En de laatste is het converteren van niet-numerieke waarden naar numerieke waarden, ook wel feature-codering genoemd,
‫a. k. A. als we, laten we zeggen, onze autoverkopen hebben, moeten we dat omzetten in prijsverlagingen.
‫Mooi.
‫Dus als we onze autoverkoopgegevens hebben en we hebben Toyota, dan hebben we de kleur, enz. , enzovoort. , kan een machine learning-model
‫Toyota niet begrijpen.
‫Wat heb ik gedaan?
‫Ze kunnen het niet begrijpen.
‫Honda kan rood begrijpen.
‫We moeten deze omzetten in cijfers en we zullen in deze sectie zien hoe we dat kunnen doen.
‫Oke.
‫Wel, we hebben eerst een dataset nodig en dan denk ik dat we nog steeds onze dataset voor
‫hartziekten belangrijk hebben.
‫Dus laten we die dopehead eens bekijken.
‫Prachtig.
‫Dus wat doe je als eerste stap één, we hebben dit eerder gezien in onze workflow, maar we zullen gewoon een beknopte versie krijgen van
‫hoe het daadwerkelijk te doen.
‫Dus in dit geval willen we de functiekolommen gebruiken om te voorspellen waarom.
‫Dus wat doen we hier?
‫We houden het lekker simpel.
‫We gebruiken Panda's X is gelijk aan hartziekte achtergrond.
‫Dus we willen de doelkolom langs de as verwijderen.
‫Eén en onthoud nu, in Panda's dataframe, toegang is gelijk aan één betekent dat deze toegang hier, alle kolommen, toegang en
‫toegang nul de roostoegang is.
‫Dus X wordt nu elke kolom behalve Target.
‫Prachtig.
‫En je weet wat onze WI zal zijn, want dat
‫zijn de labels van ons machine learning-probleem, onze Y wordt de doelkolom hartziekte, en we zullen het zo selecteren.
‫We zullen bekijken waarom niet in de eerste vijf voorbeelden.
‫Prachtig.
‫Als we hier terug naar boven gaan, één op één, zien we waarom het zo mooi is.
‫Het volgende dat we nu moeten doen, is de gegevens opsplitsen in trainings- en testsets.
‫Dus bij machine learning is een van de meest fundamentele principes om je modellen nooit te evalueren of te testen op gegevens
‫waarvan het is geleerd, daarom splitsen we het op in trainings- en testsets.
‫Zodat ik kon leren, heeft een handige functie waarmee we dat kunnen doen.
‫Splits de data dus op in trainings- en testsets.
‫Onthoud dat bij het doornemen van concepten meteen aan het begin, als je naar de testgegevens kijkt, het
‫is alsof je naar het eindexamen kijkt voordat je naar het oefenexamen hebt gekeken, niet naar wat je wilt doen.
‫Rechts?
‫Als de professor per ongeluk het eindexamen lekte, zou iedereen perfecte cijfers halen en
‫zou niemand echt iets leren.
‫Dus we willen van České Learn modelselectie.
‫Escalon heeft nogal wat verschillende modules, maar we zullen enkele van de meest bruikbare zien.
‫Importeren, trainen, testen splitsen.
‫Mooi.
‫Als we nu treintestvliegtuig noemen, zal het terugkeren voor verschillende waarden.
‫Een is X, een trein is X, een test is een Y-trein en een is een Y-test.
‫Dus laten we kijken wat er gebeurt.
‫Train test split en dan geven we onze X-gegevens door en kijken wat het zegt.
‫Splits arrays of matrices daadwerkelijk in willekeurige trein- en testsubsets.
‫Mooi.
‫Dat is wat we willen.
‫We willen wat gegevens om op te trainen en we willen wat gegevens om onze machine learning-modellen op te evalueren.
‫Dus we geven het functies door en we geven het door aan onze labels en we zullen de testgrootte definiëren als
‫nulpunt twee.
‫Dus laten we kijken wat er gebeurt.
‫Prachtig.
‫Dat loopt gesmeerd.
‫Laten we eens kijken naar de vormen van onze nieuwe matrices, want onthoud dat onze gegevens hier eigenlijk slechts een matrix
‫in een gegevensframe zijn of geen high-end.
‫De array in een dataframe.
‫Dus op X getraind welke vorm zal testen X test of vorm Y trein niet vorm.
‫En tot slot, Y test welke vorm.
‫Laten we dit zeggen.
‫Oké, dus tweehonderdtweeënveertig met dertien kolommen.
‫Dus 242 bij dertien, dan eenenzestig bij dertien.
‫Oké, dit is logisch.
‫Dus als we hier omhoog kijken, zijn er een, twee, drie, vier, vijf, zes, zeven, acht, negen, 10,
‫11, 12, 13, 13 verschillende kenmerken.
‫Daarom is onze X-treinvariabele tweehonderdtweeënveertig bij dertien.
‫Maar waar kwam deze 240 vandaan?
‫Dat komt omdat we hier hebben besloten dat we willen dat onze testgegevensset twintig procent van de totale
‫gegevens uitmaakt.
‫Dus laten we hier eens naar kijken.
‫Als we X-vorm gaan omdat X is voordat we het splitsen, oké, we hebben X hier, X-vorm.
‫Driehonderddrie, dus we hebben in totaal driehonderddrie monsters.
‫Laten we dat eens controleren.
‫In totaal zijn er drie gratis voorbeelden en 80 procent daarvan wordt gebruikt voor het trainen van gegevens voor het machine
‫learning-model.
‫Dus als we in vorm worden getraind, willen we twee keer dat van nul komma acht tot tweehonderdtweeënveertig komma
‫vier.
‫Deze voegen we samen.
‫242 plus 61.
‫Het enige wat het heeft gedaan, is dat het er gewoon in rende en automatisch de andere 20 procent in
‫de testset sneed en het heeft hetzelfde gedaan voor waarom trainen en waarom testen.
‫Mooi.
‫Nu hebben we onze gegevens opgesplitst in training en test.
‫De volgende stap die we hier teruggaan, is om het te vullen of om te zetten, en ervoor te zorgen dat het allemaal numeriek is, zodat we
‫dit kunnen zien.
‫Misschien doen we dat.
‫Die vullen we eerst.
‫Ja, dat is een goed idee.
‫We komen terug en dat doen we in de volgende video.
‫Dus probeer misschien eens te spelen met een van onze CSV-bestanden en splits het in trainings- en testgegevens of splits
‫het eerst in X en Y en verander dan hier rond deze parameter om te zien wat er gebeurt als we
‫dat veranderen in nulpunt drie.
‫Wat denk je dat er gebeurt als ik op shift druk?
‫Kom hier binnen.
‫De cijfers zullen veranderen.
‫Oh, misschien wil je met een andere breuk spelen, anders zie ik je in de volgende video en
‫zullen we kijken hoe we wat ontbrekende gegevens kunnen aanvullen.