‫Content de te revoir.
‫Dans la dernière vidéo, nous avons vu un flux de travail de prêt Saikat de bout en bout.
‫Maintenant, nous allons décomposer cela et passer à chacune de ces étapes individuellement.
‫Et le premier consiste à préparer les données.
‫Vous avez probablement remarqué que je suis un peu mystifié juste parce que je suis un peu un nerd.
‫Ainsi, nous n'avons pas besoin de remonter jusqu'en haut pour voir ce que nous couvrons.
‫Nous pouvons simplement mettre ceci ici, cette petite astuce sympa où nous voulons dans le cahier Jupiter, car nous avons
‫exécuté cette cellule et l'avons instanciée en tant que variable de liste.
‫Nous allons donc commencer par préparer les données dans cette section.
‫Et une autre chose que nous aurions probablement dû faire tout en haut, nous pouvons généralement le faire dans n'importe quel
‫cahier d'apprentissage automatique sur lequel nous travaillons.
‫Nous allons donc simplement taper ici, les importations standard juste pour les avoir prêtes dans notre arsenal.
‫Nous avons déjà créé Numpty Penders en tant que PD import matplotlib.
‫Pas pi plot comme plot, puis nous ferons un petit matplotlib en ligne, pour que nos plots apparaissent dans le
‫cahier.
‫Il s'agit donc de trois ou quatre lignes de code que vous pouvez exécuter en haut de la plupart des ordinateurs portables et que vous
‫verrez ensuite au fur et à mesure que nous commencerons à utiliser différentes fonctions d'apprentissage de Saikat.
‫Nous pourrions également commencer à les placer dans les deux premiers, mais nous allons nous en tenir à ceux-ci pour le moment.
‫Descendons là où nous en étions, cette section.
‫Nous préparons nos données.
‫Maintenant, la raison pour laquelle nous devons le faire est que la plupart du temps, les données ne sont pas prêtes à être utilisées avec
‫un modèle d'apprentissage automatique de deuxième ligne.
‫Maintenant, accordez un petit cap, nous devons donc le préparer.
‫Donc, préparer nos données à être utilisées avec l'apprentissage automatique.
‫Et puis les trois choses principales que nous devrons faire,
‫numéro un, c'est de communiquer un peu mieux que trois choses principales que nous devons faire, c'est, premièrement, diviser les données en caractéristiques et étiquettes, généralement X
‫et Y.
‫C'est ce que vous les trouverez généralement froids si vous êtes sur Internet quelque part, ou la bibliothèque
‫cyclone appelle généralement les fonctionnalités X et les étiquettes Y.
‫Et puis le numéro deux se sent aussi appelé imputer ou ignorer les valeurs manquantes.
‫Donc, si l'une de nos lignes dans notre ensemble de données a des valeurs manquantes, s'il y a des champs incomplets,
‫nous devrons peut-être les remplir ou nous pouvons devoir les supprimer complètement.
‫Ces exemples, parce qu'un modèle d'apprentissage automatique ne peut pas apprendre quand il n'y a rien là-bas, vous verrez qu'il
‫génère une erreur.
‫Et la dernière consiste à convertir des valeurs non numériques en valeurs numériques, également appelées codage de caractéristiques,
‫a. k. une. si nous avons, disons, nos ventes de voitures, nous devons transformer cela en démarques.
‫Beau.
‫Donc, si nous avons nos données sur les ventes de voitures et que nous avons Toyota, nous avons la couleur, etc. , etc. , un modèle d'apprentissage automatique ne
‫peut pas comprendre Toyota.
‫Qu'est-ce que j'ai fait?
‫Ils ne peuvent pas comprendre.
‫Honda peut comprendre le rouge.
‫Nous devons les transformer en nombres et nous verrons comment procéder dans cette section.
‫D'accord.
‫Eh bien, nous avons besoin d'un ensemble de données pour commencer, puis je pense que notre ensemble de données sur les maladies
‫cardiaques est toujours important.
‫Alors vérifions ce dopehead.
‫Merveilleux.
‫Alors, que faire en premier lieu, nous l'avons déjà vu dans notre flux de travail, mais nous n'obtiendrons qu'une version succincte de la façon
‫de le faire réellement.
‫Donc, dans ce cas, nous voulons utiliser les colonnes de caractéristiques pour prédire pourquoi.
‫Alors qu'est-ce qu'on fait ici ?
‫Nous le gardons beau et simple.
‫Nous utiliserons Panda's X est égal à la toile de fond des maladies cardiaques.
‫Nous voulons donc supprimer la colonne cible le long de l'axe.
‫Un et maintenant rappelez-vous, dans la trame de données de Panda, l'accès égal à un signifie que cet accès ici, toutes les colonnes, l'accès
‫et l'accès zéro est l'accès rose.
‫Donc X va maintenant être chaque colonne à l'exception de Target.
‫Merveilleux.
‫Et vous savez ce que sera notre WI, parce que ce sont
‫les étiquettes de notre problème d'apprentissage automatique, notre Y va être la maladie cardiaque de la colonne cible, et nous le sélectionnerons comme ça.
‫Nous verrons pourquoi pas dans les cinq premiers échantillons.
‫Merveilleux.
‫Quand on remonte ici, en tête-à-tête, on voit pourquoi c'est si beau.
‫Maintenant, la prochaine chose que nous devons faire est de diviser les données en ensembles d'apprentissage et de test.
‫Ainsi, dans l'apprentissage automatique, l'un des principes les plus fondamentaux est de ne jamais évaluer ou tester vos modèles sur des données à partir
‫desquelles ils sont appris, c'est pourquoi nous les divisons en ensembles d'entraînement et de test.
‫Pour que je puisse apprendre a une fonction pratique pour nous permettre de le faire.
‫Divisez donc les données en ensembles d'entraînement et de test.
‫Rappelez-vous, dès le début, lorsque vous passez en revue les concepts, si vous regardez les données du
‫test, c'est comme si vous regardiez l'examen final avant d'avoir regardé l'examen pratique, pas ce que vous voulez faire.
‫Droit?
‫Si le professeur divulguait accidentellement l'examen final, tout le monde obtiendrait des notes parfaites et personne
‫n'apprendrait quoi que ce soit.
‫Nous voulons donc de České Learn sélection de modèles.
‫Escalon a pas mal de modules différents, mais nous verrons certains des plus utiles.
‫Importez, entraînez, testez la division.
‫Beau.
‫Maintenant, lorsque nous appelons train test plane, il va revenir pour différentes valeurs.
‫L'un est X, le train un est X, le test un est le train Y et l'autre est le test Y.
‫Voyons donc ce qui se passe.
‫Train test split, puis nous lui transmettons nos données X et voyons ce qu'il dit.
‫Divisez en fait des tableaux ou des matrices en sous-ensembles de train et de test aléatoires.
‫Beau.
‫C'est ce que nous voulons.
‫Nous voulons des données sur lesquelles s'entraîner et nous voulons des données sur lesquelles évaluer nos modèles d'apprentissage automatique.
‫Nous allons donc lui transmettre des fonctionnalités et nous lui passerons nos étiquettes et nous définirons la taille du test comme étant zéro
‫virgule deux.
‫Voyons donc ce qui se passe.
‫Merveilleux.
‫Cela se passe bien.
‫Examinons les formes de nos nouvelles matrices, car rappelez-vous, nos données ici ne sont en réalité qu'une matrice dans un bloc
‫de données ou pas haut de gamme.
‫Le tableau dans un bloc de données.
‫Donc, sur X entraîné, quelle forme testera X test ou forme Y train ne forme pas.
‫Et enfin, testez quelle forme.
‫Disons ceci.
‫D'accord, donc deux cent quarante deux avec treize colonnes.
‫Donc 242 sur treize puis soixante et un sur treize.
‫D'accord, cela a du sens.
‫Donc, si nous regardons ici, il y a un, deux, trois, quatre, cinq, six, sept, huit, neuf, 10,
‫11, 12, 13, 13 caractéristiques différentes.
‫C'est pourquoi notre variable de train X est de deux cent quarante deux sur treize.
‫Mais d'où vient ce 240 ?
‫Eh bien, c'est parce que nous avons décidé ici que nous voulons que notre ensemble de données de test représente vingt pour cent
‫des données globales.
‫Voyons donc cela.
‫Si nous prenons la forme X parce que X est avant de le diviser, d'accord, nous avons X ici, la forme X.
‫Trois cent trois, nous avons donc trois cent trois échantillons au total.
‫Vérifions simplement cela.
‫Trois échantillons gratuits au total et 80% d'entre eux seront des données d'entraînement pour le modèle d'apprentissage automatique.
‫Donc, si nous nous entraînons à la forme, nous voulons deux fois plus de zéro virgule huit à deux cent quarante deux virgule
‫quatre.
‫Nous les additionnons ensemble.
‫242 plus 61.
‫Tout ce qu'il fait, c'est qu'il s'exécute et qu'il grave automatiquement les 20 % restants dans l'ensemble
‫de test et c'est la même chose pour pourquoi s'entraîner et pourquoi tester.
‫Beau.
‫Nous avons maintenant divisé nos données en formation et test.
‫La prochaine étape que nous remontons ici consiste à le remplir ou à le convertir, en veillant à ce que tout soit numérique afin que nous puissions
‫le voir.
‫Peut-être que nous le faisons.
‫Nous le remplissons en premier.
‫Ouais, c'est une bonne idée.
‫Nous reviendrons et nous le ferons dans la prochaine vidéo.
‫Alors essayez peut-être de jouer avec l'un de nos fichiers CSV et de le diviser en données d'entraînement et de test
‫ou de le diviser en X et Y d'abord, puis de modifier ce paramètre ici pour voir ce qui se passe lorsque nous
‫le changeons à zéro virgule trois.
‫Que pensez-vous qu'il se passera si j'appuie sur Maj ?
‫Entrer ici.
‫Les chiffres vont changer.
‫Oh, peut-être que vous voulez jouer avec une fraction différente, sinon je vous verrai dans la prochaine
‫vidéo et nous verrons comment remplir certaines données manquantes.