‫Chào mừng trở lại.
‫Trong video cuối cùng, chúng ta đã thấy một kết thúc để kết thúc quy trình cho vay tâm linh.
‫Bây giờ chúng ta sẽ chia nhỏ điều đó và nhảy vào từng bước riêng lẻ.
‫Việc đầu tiên là chuẩn bị dữ liệu.
‫Bạn có thể nhận thấy rằng tôi đã hơi hoang mang điều này chỉ bởi vì tôi là một con mọt sách.
‫Vì vậy, theo cách đó, chúng tôi không cần phải cuộn ngược lên trên cùng để xem những gì chúng tôi đang đề cập.
‫Chúng ta chỉ có thể đặt điều này ở đây, mẹo nhỏ này rất thú vị ở bất cứ đâu chúng ta muốn trong Máy tính xách tay Jupyter,
‫bởi vì chúng ta đã chạy ô này và khởi tạo ô này dưới dạng một biến danh sách.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đánh dấu vào việc chuẩn bị dữ liệu trong phần này.
‫Và một điều khác mà chúng ta có lẽ nên làm ngay ở phần trên cùng, chúng ta thường có thể thực hiện nó trong bất kỳ sổ ghi chép
‫máy học nào mà chúng ta đang làm việc.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chỉ nhập vào đây hàng nhập khẩu tiêu chuẩn, để chúng tôi có sẵn chúng tại kho vũ khí của mình.
‫Chúng tôi đã thực hiện những chú gấu trúc numpy dưới dạng PD nhập lib bản đồ.
‫Âm mưu chấm bánh như cốt truyện.
‫Và sau đó chúng ta sẽ làm một chút đó là lib thẳng hàng.
‫Vì vậy, các âm mưu của chúng tôi xuất hiện trong sổ ghi chép.
‫Vì vậy, đây là ba hoặc bốn dòng mã này mà bạn có thể chạy ở đầu hầu hết các sổ ghi chép, và sau đó bạn
‫sẽ thấy xuyên suốt khi chúng tôi bắt đầu sử dụng các chức năng cho vay tâm linh khác nhau, chúng tôi cũng có thể bắt đầu đưa chúng
‫lên đầu, quá, nhưng chúng tôi sẽ để nó ở những cái đó bây giờ.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi xuống nơi chúng ta đã ở.
‫Phần này, chúng tôi đang chuẩn bị dữ liệu của mình ngay bây giờ.
‫Lý do chúng tôi phải làm như vậy là vì phần lớn dữ liệu về thời gian không sẵn sàng để sử dụng với mô hình
‫học máy cho vay tâm linh.
‫Bây giờ hãy tạo một tiêu đề nhỏ, vì vậy chúng ta phải chuẩn bị nó sẵn sàng.
‫Vì vậy, chuẩn bị sẵn sàng dữ liệu của chúng tôi để sử dụng với học máy.
‫Và sau đó là ba điều chính mà chúng tôi sẽ phải làm.
‫Thứ nhất là chúng ta hãy giao tiếp tốt hơn một chút.
‫Daniel Ba việc chính chúng ta phải làm là chia dữ liệu thành các đặc điểm và nhãn, thường
‫là X và Y.
‫Đây là những gì bạn sẽ thấy chúng được gọi là.
‫Nói chung, nếu bạn đang truy cập Internet ở một nơi nào đó
‫hoặc thư viện cho vay tâm linh thường gọi, tính năng X và gắn nhãn Y, sau đó điền số hai, còn được gọi là áp đặt hoặc bỏ qua các giá trị còn thiếu.
‫Vì vậy, nếu bất kỳ hàng nào trong tập dữ liệu của chúng tôi có giá trị bị thiếu, nếu có bất kỳ trường nào chưa hoàn thành, chúng
‫tôi có thể phải điền chúng hoặc chúng tôi có thể phải loại bỏ chúng hoàn toàn.
‫Những mẫu đó, bởi vì mô hình học máy không thể học khi không có gì ở đó, bạn sẽ thấy nó
‫xuất hiện một lỗi.
‫Sau đó, cuối cùng là chuyển đổi các giá trị không phải số thành các giá trị số, còn được gọi là mã hóa tính năng a.
‫k. một.
‫Nếu chúng tôi nói rằng chúng tôi có doanh số bán ô tô của mình, chúng tôi cần biến điều đó thành dấu hiệu giảm giá.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi có dữ liệu bán xe của mình và chúng tôi có Toyota, chúng tôi có màu sắc, v.v. , vân vân. , một mô hình học máy không
‫thể hiểu được Toyota.
‫Tôi đã làm gì ở đó?
‫Không thể hiểu Honda, hiểu màu đỏ.
‫Chúng ta phải biến những thứ này thành những con số.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ xem cách thực hiện điều đó trong phần này.
‫Được rồi.
‫Chúng ta cần một bộ dữ liệu để bắt đầu trước.
‫Và tôi nghĩ rằng chúng tôi vẫn đang nhập bộ dữ liệu bệnh tim của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy kiểm tra cái đầu đó.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thực hiện bước 1/1.
‫Chúng tôi đã thấy điều này trước đây trong quy trình làm việc của mình, nhưng chúng tôi sẽ chỉ nhận được một phiên bản ngắn gọn về cách thực sự làm
‫điều đó.
‫Vì vậy, trong trường hợp này, chúng tôi muốn sử dụng các cột tính năng để dự đoán Y.
‫Vậy chúng ta đang làm gì ở đây?
‫Chúng tôi đang giữ cho nó tốt đẹp và đơn giản.
‫Chúng tôi sử dụng pandas x bằng dấu chấm bệnh tim.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn loại bỏ cột mục tiêu dọc theo trục.
‫Một.
‫Và bây giờ hãy nhớ trong một trục khung dữ liệu gấu trúc bằng một có nghĩa là trục này ở đây hoặc các cột truy cập và truy cập
‫bằng không là truy cập hàng.
‫Vì vậy, X bây giờ sẽ là mọi cột duy nhất ngoại trừ mục tiêu.
‫Tuyệt vời.
‫Và bạn biết lý do tại sao của chúng tôi sẽ như thế nào không?
‫Bởi vì đó là nhãn của vấn đề học máy của chúng tôi.
‫Tại sao chúng ta sẽ là mục tiêu của bệnh tim.
‫Và chúng tôi sẽ chọn nó như thế.
‫Chúng tôi sẽ xem xét lý do tại sao không.
‫Và vì vậy chúng ta sẽ xem năm mẫu đầu tiên.
‫Tuyệt vời.
‫Chúng ta quay lại đây.
‫Một một, một, một, một.
‫Chúng tôi thấy.
‫Tại sao cùng đẹp bây giờ?
‫Điều tiếp theo chúng ta phải làm là chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra.
‫Vì vậy, trong học máy, một trong những nguyên tắc cơ bản nhất là không bao giờ đánh giá hoặc kiểm tra mô hình của bạn trên dữ liệu mà nó
‫học được, đó là lý do tại sao chúng tôi chia nó thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Vì vậy, dòng thứ hai có một chức năng thuận tiện cho phép chúng tôi làm điều đó.
‫Vì vậy, hãy chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và thử nghiệm.
‫Hãy nhớ lại ngay từ đầu khi chúng ta xem xét các khái niệm, nếu bạn đang xem dữ liệu bài kiểm tra,
‫nó giống như xem xét bài kiểm tra cuối cùng trước khi bạn xem bài kiểm tra thực hành, không phải những gì bạn muốn làm,
‫đúng không ?
‫Nếu giáo sư vô tình làm rò rỉ đề thi cuối kỳ, mọi người sẽ đạt điểm tuyệt đối và
‫không ai thực sự học được gì.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn từ Tìm hiểu Lựa chọn mô hình, Hỏi, Tìm hiểu có một số mô-đun khác nhau khá hợp lý, nhưng chúng tôi sẽ
‫thấy một số mô-đun hữu ích nhất.
‫Nhập chuyến tàu thử nghiệm tách.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ khi chúng ta đào tạo phép tách thử nghiệm, nó sẽ trả về bốn giá trị khác nhau.
‫Một là x train, một là x test, một là y train và một là y test.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem những gì sẽ xảy ra.
‫Huấn luyện, kiểm tra, chia tách.
‫Và bây giờ chúng tôi chuyển nó dữ liệu x của chúng tôi và xem nó nói gì.
‫Trên thực tế, chia mảng hoặc ma trận thành các tập con thử nghiệm và huấn luyện ngẫu nhiên.
‫Xinh đẹp.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Chúng tôi muốn một số dữ liệu để đào tạo và chúng tôi muốn một số dữ liệu để đánh giá các mô hình học máy của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chuyển nó ra các tính năng và chúng tôi sẽ chuyển nó nhãn của chúng tôi và chúng tôi sẽ xác định kích thước thử nghiệm là 0. 2.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem những gì sẽ xảy ra.
‫Tuyệt vời.
‫Điều đó chạy trơn tru.
‫Và chúng ta hãy kiểm tra các hình dạng của ma trận mới của chúng ta.
‫Bởi vì hãy nhớ rằng, dữ liệu của chúng ta ở đây thực sự chỉ là một ma trận trong khung dữ liệu hoặc một mảng và de trong
‫khung dữ liệu.
‫Vì vậy, trên hình dạng xe lửa x, chúng tôi sẽ kiểm tra, hình dạng thử nghiệm x, xe lửa y, hình chấm.
‫Và cuối cùng, tại sao phải kiểm tra hình dạng?
‫Hãy nói điều này.
‫Được rồi, 242 với 13 cột, 342 x 13, rồi 61 x 13.
‫Được rồi, điều này có ý nghĩa.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn lên đây, có một, hai, ba, bốn, năm, sáu, bảy, tám, chín,
‫mười, 11, 12, 13, 13 tính năng khác nhau.
‫Đó là lý do tại sao biến x train của chúng ta là 242 x 13.
‫Nhưng số 242 này đến từ đâu?
‫Đó là bởi vì chúng tôi đã quyết định ở đây rằng chúng tôi muốn tập dữ liệu thử nghiệm của mình chiếm 20% tổng số dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét điều này.
‫Nếu chúng ta đi theo hình chấm X vì X ở trước khi chúng ta tách nó sang phải, chúng ta có X ở đây, hình chấm x.
‫Đó là 303, vì vậy chúng tôi có tổng cộng 303 mẫu.
‫Hãy kiểm tra điều đó.
‫Tổng số mẫu của Trinity và 80% trong số đó sẽ là dữ liệu đào tạo cho mô hình học máy.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi theo hình dạng đoàn tàu, chúng ta muốn gấp hai lần số đó bằng 0. số 8.
‫Vì vậy, 242. 4.
‫Chúng tôi thêm những thứ này lại với nhau.
‫Turner, 42 cộng 61.
‫Tất cả những gì đã hoàn thành là nó chỉ chạy trong đó và tự động khắc 20% còn lại vào bộ thử nghiệm.
‫Và nó được thực hiện tương tự cho y train và y test.
‫Xinh đẹp.
‫Bây giờ chúng tôi đã chia dữ liệu của mình thành đào tạo và kiểm tra.
‫Bước tiếp theo chúng tôi quay lại đây là điền hoặc chuyển đổi nó, đảm bảo rằng tất cả đều là số.
‫Vì vậy, chúng ta có thể thấy điều này.
‫Có lẽ chúng tôi làm điều đó.
‫Chúng tôi điền vào nó trước.
‫Vâng, đó là một ý kiến hay.
‫Chúng tôi sẽ quay lại và chúng tôi sẽ thực hiện điều đó trong video tiếp theo.
‫Vì vậy, có thể hãy thử với một trong các tệp CSV của chúng tôi và chia nó thành dữ liệu đào tạo và
‫kiểm tra hoặc chia nó thành x và Y trước rồi thay đổi xung quanh thông số này tại đây để xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Và chúng tôi thay đổi điều đó thành 0. 3.
‫Bạn nghĩ điều gì sẽ xảy ra nếu tôi nhấn phím shift enter ở đây.
‫Các con số sẽ thay đổi.
‫À, có thể bạn muốn chơi với một phân số khác.
‫Nếu không, tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo và chúng ta sẽ xem xét cách điền vào một số dữ liệu bị thiếu.