‫Bienvenido de nuevo.
‫En el último video, vimos un flujo de trabajo de préstamo de Saikat de un extremo a otro.
‫Ahora vamos a desglosar eso y saltar a cada uno de esos pasos individualmente.
‫Y el primero es preparar los datos.
‫Probablemente hayas notado que estoy un poco desconcertado por esto solo porque soy un poco nerd.
‫De esa manera, no tenemos que desplazarnos hacia la parte superior para ver lo que estamos cubriendo.
‫Podemos poner esto aquí, este pequeño truco genial donde queramos en el cuaderno de Júpiter, porque hemos ejecutado esta celda
‫y hemos creado una instancia de esto como una variable de lista.
‫Así que vamos a marcar la preparación de los datos en esta sección.
‫Y otra cosa que probablemente deberíamos haber hecho en la parte superior, generalmente podemos hacerlo en cualquier cuaderno de aprendizaje
‫automático en el que estemos trabajando.
‫Así que simplemente escribiremos aquí, importaciones estándar para tenerlas listas en nuestro arsenal.
‫Ya hicimos Numpty Penders como matplotlib de importación de PD.
‫No pi plot como plot, y luego haremos un poco de matplotlib en línea, para que nuestros gráficos aparezcan en el
‫cuaderno.
‫Así que este es un código de tres o cuatro líneas que puede ejecutar en la parte superior de la mayoría de los cuadernos
‫y luego verá a medida que comenzamos a usar diferentes funciones de aprendizaje de Saikat.
‫También podríamos comenzar a colocarlos entre los dos primeros, pero lo dejaremos en esos por ahora.
‫Así que bajemos a donde estábamos, esta sección.
‫Estamos preparando nuestros datos.
‫Ahora, la razón por la que tenemos que hacerlo es porque la mayoría de las veces, los datos no están listos para usarse con un
‫modelo de aprendizaje automático de segunda línea.
‫Ahora, concede un poco de rumbo, así que tenemos que prepararlo.
‫Así que preparamos nuestros datos para usarlos con el aprendizaje automático.
‫Y luego, las tres cosas principales que tendremos que hacer,
‫la número uno, es comunicarnos un poco mejor que las tres cosas principales que tenemos que hacer es, una, dividir los datos en características y etiquetas, generalmente X
‫e Y.
‫Esto es lo que los encontrará fríos generalmente si está en Internet en algún lugar, o la biblioteca de ciclones
‫generalmente llama a las características X y las etiquetas Y.
‫Y luego el número dos es sentirse también llamado imputar o ignorar los valores perdidos.
‫Entonces, si alguna de nuestras filas en nuestro conjunto de datos tiene valores faltantes, si hay campos incompletos, es posible que
‫tengamos que completarlos o que tengamos que deshacernos de ellos por completo.
‫Esas muestras, debido a que un modelo de aprendizaje automático no puede aprender cuando no hay nada allí, verá que
‫arroja un error.
‫Y el último es convertir valores no numéricos en valores numéricos, también llamada codificación de características,
‫a. k. una. si tenemos, digamos, nuestras ventas de automóviles, tenemos que convertir eso en rebajas.
‫Hermosa.
‫Entonces, si tenemos nuestros datos de ventas de automóviles y tenemos Toyota, tenemos el color, etc. etc. , un modelo de aprendizaje automático
‫no puede entender a Toyota.
‫¿Qué he hecho?
‫No pueden entender.
‫Honda puede entender el rojo.
‫Tenemos que convertirlos en números y veremos cómo hacerlo en esta sección.
‫Está bien.
‫Bueno, primero necesitamos un conjunto de datos y luego creo que todavía tenemos importante nuestro conjunto de datos
‫sobre enfermedades cardíacas.
‫Así que revisemos ese tonto.
‫Maravilloso.
‫Entonces, ¿qué hacer primero con el paso uno? Hemos visto esto antes en nuestro flujo de trabajo, pero solo obtendremos una versión sucinta
‫de cómo hacerlo realmente.
‫Entonces, en este caso, queremos usar las columnas de características para predecir por qué.
‫Entonces que hacemos aqui?
‫Lo mantenemos agradable y simple.
‫Usaremos X de Panda como telón de fondo de enfermedad cardíaca.
‫Entonces queremos eliminar la columna de destino a lo largo de Axis.
‫Uno y ahora recuerde, en el marco de datos de Panda, el acceso es igual a uno significa que este acceso aquí, todas las columnas, el acceso y
‫el acceso cero es el acceso rosa.
‫Entonces, X ahora será cada columna excepto Target.
‫Maravilloso.
‫Y sabe cuál será nuestro WI, porque esas son las etiquetas
‫de nuestro problema de aprendizaje automático, nuestro Y será la enfermedad cardíaca de la columna de destino, y la seleccionaremos así.
‫Veremos por qué no en las primeras cinco muestras.
‫Maravilloso.
‫Cuando volvamos aquí, uno a uno, vemos por qué es tan hermoso.
‫Ahora, lo siguiente que tenemos que hacer es dividir los datos en conjuntos de prueba y entrenamiento.
‫Entonces, en el aprendizaje automático, uno de los principios más fundamentales nunca es evaluar o probar sus modelos en datos de los
‫que se aprende, por lo que lo dividimos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
‫Entonces, para que yo pudiera aprender, tiene una función conveniente que nos permite hacer eso.
‫Así que divida los datos en conjuntos de prueba y entrenamiento.
‫Recuerde, desde el principio al repasar conceptos, si está mirando los datos de la prueba, es
‫como mirar el examen final antes de haber visto el examen de práctica, no lo que quiere hacer.
‫¿Derecha?
‫Si el profesor filtrara accidentalmente el examen final, todos obtendrían calificaciones perfectas y
‫nadie estaría aprendiendo nada.
‫Así que queremos desde la selección de modelos de České Learn.
‫Escalon tiene algunos módulos diferentes, pero veremos algunos de los más útiles.
‫Importar, entrenar, probar split.
‫Hermosa.
‫Ahora, cuando llamemos al avión de prueba del tren, volverá para valores diferentes.
‫Uno es X, el tren uno es X, la prueba uno es el tren Y y la otra es la prueba Y.
‫Así que veamos qué pasa.
‫Entrene la división de prueba y luego le pasamos nuestros datos X y veamos lo que dice.
‫Realmente divida arreglos o matrices en trenes aleatorios y subconjuntos de prueba.
‫Hermosa.
‫Eso es lo que queremos.
‫Queremos algunos datos para entrenar y queremos algunos datos para evaluar nuestros modelos de aprendizaje automático.
‫Así que le pasaremos características y le pasaremos nuestras etiquetas y definiremos el tamaño de la prueba como cero punto
‫dos.
‫Así que veamos qué pasa.
‫Maravilloso.
‫Eso funciona sin problemas.
‫Echemos un vistazo a las formas de nuestras nuevas matrices, porque recuerde, nuestros datos aquí son realmente solo una matriz en un
‫marco de datos o un extremo no alto.
‫La matriz en un marco de datos.
‫Entonces, en X entrenado qué forma probará X prueba o forma Y el tren no forma.
‫Y finalmente, prueba qué forma.
‫Digamos esto.
‫Bien, doscientos cuarenta y dos con trece columnas.
‫Así que 242 por trece y luego sesenta y uno por trece.
‫Está bien, esto tiene sentido.
‫Entonces, si miramos aquí, hay una, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, 10,
‫11, 12, 13, 13 características diferentes.
‫Es por eso que nuestra variable de tren X es doscientos cuarenta y dos por trece.
‫Pero, ¿de dónde vino este 240?
‫Bueno, eso es porque hemos decidido aquí que queremos que nuestro conjunto de datos de prueba sea el veinte por ciento de
‫los datos generales.
‫Así que echemos un vistazo a esto.
‫Si vamos en forma de X porque X es antes de dividirlo, correcto, tenemos X aquí, forma de X.
‫Trescientos tres, por lo que tenemos trescientos tres muestras en total.
‫Comprobemos eso.
‫Tres muestras gratuitas en total y el 80 por ciento de ellas serán datos de entrenamiento para el modelo de aprendizaje
‫automático.
‫Entonces, si nos entrenamos para mejorar la forma, queremos el doble de cero punto ocho a doscientos cuarenta y dos punto
‫cuatro.
‫Los sumamos juntos.
‫242 más 61.
‫Todo lo que se hace es simplemente ejecutarlo y automáticamente dividir el otro 20 por ciento en el conjunto de
‫prueba y se hace lo mismo para el por qué entrenar y por qué probar.
‫Hermosa.
‫Ahora hemos dividido nuestros datos en entrenamiento y prueba.
‫El siguiente paso al que volvemos aquí es llenarlo o convertirlo, asegurándonos de que todo sea numérico para que podamos
‫ver esto.
‫Quizás hagamos eso.
‫Lo llenamos primero.
‫Sí, es una buena idea.
‫Regresaremos y lo haremos en el siguiente video.
‫Entonces, tal vez intente jugar con uno de nuestros archivos CSV y dividirlo en datos de entrenamiento y
‫prueba o dividirlo en X e Y primero y luego cambiar este parámetro aquí para ver qué sucede cuando lo
‫cambiamos a cero punto tres.
‫¿Qué crees que pasará si presiono shift?
‫Entre aquí.
‫Los números cambiarán.
‫Oh, tal vez quieras jugar con una fracción diferente, de lo contrario, te veré en el
‫siguiente video y veremos cómo completar algunos datos faltantes.