‫Willkommen zurück.
‫Im letzten Video haben wir einen End-to-End-Workflow für Saikat-Kredite gesehen.
‫Jetzt werden wir das aufschlüsseln und jeden dieser Schritte einzeln betrachten.
‫Und der erste ist, die Daten vorzubereiten.
‫Sie haben wahrscheinlich bemerkt, dass ich etwas verwirrt bin, nur weil ich ein bisschen ein Nerd bin.
‫Auf diese Weise müssen wir nicht ganz nach oben scrollen, um zu sehen, was wir behandeln.
‫Wir können diesen kleinen coolen Trick einfach hier platzieren, wo immer wir wollen im Jupiter-Notebook, weil
‫wir diese Zelle ausgeführt und als Listenvariable instanziiert haben.
‫Daher werden wir in diesem Abschnitt die Vorbereitung der Daten ankreuzen.
‫Und eine andere Sache, die wir wahrscheinlich ganz oben hätten tun sollen, wir können dies normalerweise in jedem Notebook für maschinelles
‫Lernen tun, an dem wir arbeiten.
‫Also geben wir hier einfach Standardimporte ein, damit wir sie in unserem Arsenal parat haben.
‫Wir haben Numpty Penders bereits als PD-Import-Matplotlib erstellt.
‫Nicht pi-Plot als Plot, und dann machen wir eine kleine Matplotlib in der Zeile, damit unsere Plots im Notebook
‫erscheinen.
‫Dies sind also drei, vier Zeilen Code, die Sie oben in den meisten Notebooks ausführen können, und
‫dann werden Sie überall sehen, wie wir verschiedene Saikat-Lernfunktionen verwenden.
‫Wir könnten auch damit beginnen, sie unter die ersten beiden zu bringen, aber wir belassen es vorerst dabei.
‫Gehen wir also zu dem Punkt, an dem wir waren, in diesem Abschnitt.
‫Wir bereiten unsere Daten vor.
‫Der Grund dafür ist, dass die Daten meistens nicht bereit sind, mit einem zweiten Modell des maschinellen
‫Lernens verwendet zu werden.
‫Geben Sie jetzt eine kleine Überschrift, also müssen wir sie vorbereiten.
‫So bereiten wir unsere Daten für die Verwendung mit maschinellem Lernen vor.
‫Und dann sind die drei wichtigsten Dinge, die wir tun
‫müssen, erstens, wir müssen ein bisschen besser kommunizieren als drei Dinge, die wir tun müssen: Erstens, die Daten in Features und Labels aufzuteilen, normalerweise X und
‫Y.
‫Das ist es, was Sie im Allgemeinen als kalt empfinden, wenn Sie irgendwo im Internet sind oder
‫die Zyklonbibliothek normalerweise Funktionen X und Labels Y aufruft.
‫Und dann Nummer zwei ist das Gefühl, auch das Unterstellen oder Missachten von fehlenden Werten genannt.
‫Wenn also in einer unserer Zeilen in unserem Dataset Werte fehlen oder unvollständige Felder vorhanden
‫sind, müssen wir sie möglicherweise ausfüllen oder vollständig entfernen.
‫Da ein Modell für maschinelles Lernen nicht lernen kann, wenn nichts da ist, werden Sie sehen, dass bei diesen Beispielen ein
‫Fehler ausgegeben wird.
‫Und die letzte ist die Umwandlung von nicht numerischen Werten in numerische Werte, auch Feature-Codierung genannt,
‫a. k. A. Wenn wir, sagen wir, unsere Autoverkäufe haben, müssen wir das in Abschläge umwandeln.
‫Wunderschönen.
‫Wenn wir also unsere Autoverkaufsdaten haben und wir Toyota haben, haben wir die Farbe usw. , etc. , ein Modell für maschinelles Lernen
‫kann Toyota nicht verstehen.
‫Was habe ich gemacht?
‫Sie können es nicht verstehen.
‫Honda kann Rot verstehen.
‫Wir müssen diese in Zahlen umwandeln, und wir werden in diesem Abschnitt sehen, wie das geht.
‫Gut.
‫Nun, wir brauchen zuerst einen Datensatz und dann denke ich, dass unser Datensatz für Herzerkrankungen immer
‫noch wichtig ist.
‫Also lass uns den Blödsinn überprüfen.
‫Wunderbar.
‫Was also zuerst tun, wir haben dies bereits in unserem Workflow gesehen, aber wir erhalten nur eine kurze Version davon, wie
‫es tatsächlich gemacht wird.
‫In diesem Fall möchten wir die Feature-Spalten verwenden, um vorherzusagen, warum.
‫Was machen wir also hier?
‫Wir halten es schön und einfach.
‫Wir verwenden Pandas X entspricht dem Hintergrund für Herzkrankheiten.
‫Daher möchten wir die Zielspalte entlang der Achse entfernen.
‫Eins und jetzt denken Sie daran, in Pandas Datenrahmen bedeutet Zugriff gleich eins dieser Zugriff hier, alle Spalten, Zugriff und
‫Zugriff Null ist der Rosenzugriff.
‫X wird jetzt jede einzelne Spalte außer Target sein.
‫Wunderbar.
‫Und Sie wissen, was unser WI sein wird, denn das
‫ist die Bezeichnung für unser maschinelles Lernproblem, unser Y wird die Zielspalte Herzkrankheit sein, und wir werden es so auswählen.
‫Wir werden uns in den ersten fünf Beispielen ansehen, warum nicht.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir hier oben zurückgehen, eins zu eins, sehen wir, warum es so schön ist.
‫Als nächstes müssen wir die Daten in Trainings- und Testsätze aufteilen.
‫Eines der grundlegendsten Prinzipien beim maschinellen Lernen ist es daher, Ihre Modelle niemals anhand von Daten zu bewerten oder zu testen, aus denen
‫sie gelernt wurden. Aus diesem Grund teilen wir sie in Trainings- und Testsätze auf.
‫Damit ich lernen konnte, gibt es eine praktische Funktion, die es uns ermöglicht, dies zu tun.
‫Teilen Sie die Daten also in Trainings- und Testsätze auf.
‫Denken Sie daran, gleich zu Beginn, wenn Sie Konzepte durchgehen. Wenn Sie sich die Testdaten ansehen, ist es
‫so, als würden Sie sich die Abschlussprüfung ansehen, bevor Sie sich die Übungsprüfung ansehen, nicht das, was Sie tun möchten.
‫Richtig?
‫Wenn der Professor aus Versehen die Abschlussprüfung durchsickerte, würden alle perfekte Noten bekommen und
‫niemand würde etwas lernen.
‫So wollen wir aus České die Modellauswahl lernen.
‫Escalon hat einige verschiedene Module, aber wir werden einige der nützlichsten sehen.
‫Importieren, trainieren, Split testen.
‫Wunderschönen.
‫Wenn wir jetzt Zugtestebene aufrufen, wird sie für andere Werte zurückgegeben.
‫Eins ist X, eins ist X, ein Test ist ein Y-Zug und einer ist ein Y-Test.
‫Schauen wir also, was passiert.
‫Trainieren Sie die Testaufteilung und dann übergeben wir unsere X-Daten und sehen, was sie sagen.
‫Teilen Sie Arrays oder Matrizen tatsächlich in zufällige Trainings- und Testteilmengen auf.
‫Wunderschönen.
‫Das ist, was wir wollen.
‫Wir möchten, dass einige Daten zum Trainieren verwendet werden, und wir möchten, dass einige Daten unsere Modelle für maschinelles Lernen auswerten.
‫Also geben wir ihm Features und unsere Labels weiter und definieren die Testgröße als null Komma
‫zwei.
‫Schauen wir also, was passiert.
‫Wunderbar.
‫Das läuft problemlos.
‫Schauen wir uns die Formen unserer neuen Matrizen an, denn denken Sie daran, unsere Daten hier sind wirklich nur eine
‫Matrix in einem Datenrahmen oder kein High-End.
‫Das Array in einem Datenrahmen.
‫Also auf X trainiert, welche Form testet X test oder Form Y trainiert keine Form.
‫Und schließlich Y testen, welche Form.
‫Sagen wir das.
‫Okay, also zweihundertzweiundvierzig mit dreizehn Spalten.
‫Also 242 um dreizehn, dann einundsechzig um dreizehn.
‫Okay, das macht Sinn.
‫Wenn wir also hier nach oben schauen, gibt es eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben, acht, neun,
‫10, 11, 12, 13, 13 verschiedene Funktionen.
‫Deshalb ist unsere Zugvariable X zweihundertzweiundvierzig mal dreizehn.
‫Aber woher kamen diese 240?
‫Das liegt daran, dass wir hier entschieden haben, dass unser Testdatensatz zwanzig Prozent der Gesamtdaten
‫ausmachen soll.
‫Schauen wir uns das also an.
‫Wenn wir X-Form nehmen, weil X ist, bevor wir es teilen, richtig, wir haben X hier oben, X-Form.
‫Dreihundertdrei, also haben wir insgesamt dreihundertdrei Proben.
‫Lass uns das einfach überprüfen.
‫Insgesamt drei kostenlose Stichproben, von denen 80 Prozent Trainingsdaten für das Modell des maschinellen Lernens sein werden.
‫Wenn wir also in Form gebracht werden, wollen wir das Doppelte von null Komma acht bis zweihundertzweiundvierzig Komma
‫vier.
‫Wir fügen diese zusammen.
‫242 plus 61.
‫Alles, was es getan wird, ist, es einfach herunterzufahren und die anderen 20 Prozent automatisch in den
‫Testsatz einzuteilen, und es wird dasselbe für Warum trainieren und warum testen gemacht.
‫Wunderschönen.
‫Jetzt haben wir unsere Daten in Training und Test aufgeteilt.
‫Der nächste Schritt, den wir hier hinauf gehen, besteht darin, ihn zu füllen oder umzuwandeln, und sicherzustellen, dass alles numerisch ist, damit wir dies
‫sehen können.
‫Vielleicht machen wir das.
‫Wir füllen es zuerst.
‫Ja, das ist eine gute Idee.
‫Wir kommen wieder und machen das im nächsten Video.
‫Probieren Sie also vielleicht eine unserer CSV-Dateien aus und teilen Sie sie in Trainings- und Testdaten auf oder teilen Sie
‫sie zuerst in X und Y auf und ändern Sie dann diesen Parameter hier, um zu sehen, was passiert, wenn wir das
‫auf null Komma drei ändern.
‫Was denkst du passiert, wenn ich die Umschalttaste drücke?
‫Hier eintreten.
‫Die Zahlen werden sich ändern.
‫Oh, vielleicht möchten Sie mit einem anderen Bruch herumspielen, sonst sehen wir uns im nächsten Video und
‫wir schauen uns an, wie man einige fehlende Daten ergänzt.