‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ในวิดีโอที่แล้ว เราเห็นการสิ้นสุดเวิร์กโฟลว์การยืมพลังจิต
‫ตอนนี้เราจะแยกย่อยและข้ามไปในแต่ละขั้นตอนเหล่านั้นทีละรายการ
‫อย่างแรกคือเตรียมข้อมูลให้พร้อม
‫คุณอาจสังเกตเห็นว่าฉันทำให้งงงวยในเรื่องนี้เพียงเพราะฉันเป็นคนเนิร์ด
‫เพื่อที่เราจะได้ไม่ต้องเลื่อนกลับขึ้นไปด้านบนเพื่อดูว่าเรากำลังพูดถึงอะไรอยู่
‫เราสามารถใส่สิ่งนี้ไว้ที่นี่ เคล็ดลับเล็ก ๆ น้อย ๆ นี้ได้ทุกที่ที่เราต้องการใน Jupyter Notebook เพราะเราได้เรียกใช้เซลล์นี้และสร้างอินสแตนซ์นี้เป็นตัวแปรรายการ
‫ดังนั้นเราจะทำเครื่องหมายเพื่อเตรียมข้อมูลให้พร้อมในส่วนนี้
‫และอีกอย่างที่เราน่าจะทำได้ตั้งแต่แรกคือ เราสามารถทำได้ในโน้ตบุ๊กแมชชีนเลิร์นนิงที่เรากำลังทำงานอยู่
‫ดังนั้นเราจะพิมพ์การนำเข้ามาตรฐานที่นี่ เพื่อให้พร้อมสำหรับคลังแสงของเรา
‫เราได้ทำ numpy pandas แล้วเนื่องจาก PD นำเข้าพล็อตแผนที่ lib
‫พล็อตดอทพายเป็นพล็อต
‫จากนั้นเราจะทำพล็อตเรื่อง lib เล็กน้อยในบรรทัด
‫โครงเรื่องของเราจึงปรากฏในสมุดบันทึก
‫นี่คือโค้ดสามหรือสี่บรรทัดที่คุณสามารถเรียกใช้ที่ด้านบนของโน้ตบุ๊กส่วนใหญ่ จากนั้นคุณจะเห็นตลอดเมื่อเราเริ่มใช้ฟังก์ชันการยืมพลังจิตที่แตกต่างกัน
‫เราสามารถเริ่มวางไว้ที่ด้านบนสุดได้ เช่นกัน แต่เราจะทิ้งมันไว้สำหรับตอนนี้
‫เลยลงไปที่ที่เราอยู่กัน
‫ส่วนนี้ เรากำลังเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อมในขณะนี้
‫เหตุผลที่เราต้องทำเช่นนั้นก็เพราะว่าข้อมูลส่วนใหญ่ไม่พร้อมที่จะใช้กับโมเดลการเรียนรู้เครื่องยืมพลังจิต
‫ตอนนี้สร้างหัวเรื่องเล็ก ๆ น้อย ๆ ดังนั้นเราจึงต้องเตรียมมันให้พร้อม
‫การเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
‫แล้วสามสิ่งสำคัญที่เราจะต้องทำ
‫อันดับหนึ่งคือ มาสื่อสารกันสักหน่อยดีกว่า
‫Daniel สามสิ่งสำคัญที่เราต้องทำคือ หนึ่ง แบ่งข้อมูลออกเป็นคุณสมบัติและป้ายกำกับ
‫โดยปกติคือ X และ Y
‫นี่คือสิ่งที่คุณจะพบพวกเขาเรียกว่า
‫โดยทั่วไป ถ้าคุณอยู่บนอินเทอร์เน็ตที่ไหนสักแห่งหรือห้องสมุดกายสิทธิ์มักจะโทรมา
‫คุณลักษณะ X และป้ายกำกับ Y จากนั้นข้อที่สองคือการเติม หรือเรียกอีกอย่างว่าการใส่ค่าหรือการเพิกเฉยต่อค่าที่หายไป
‫ดังนั้นหากแถวใดของเราในชุดข้อมูลของเรามีค่าที่ขาดหายไป หากมีฟิลด์ที่ไม่สมบูรณ์ เราอาจต้องเติมให้เต็มหรือเราอาจต้องกำจัดมันให้หมด
‫ตัวอย่างเหล่านั้น เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่สามารถเรียนรู้ได้เมื่อไม่มีอะไรอยู่ที่นั่น คุณจะเห็นว่าเกิดข้อผิดพลาด
‫ขั้นสุดท้ายคือการแปลงค่าที่ไม่ใช่ตัวเลขเป็นค่าตัวเลข หรือเรียกอีกอย่างว่าการเข้ารหัสคุณลักษณะ
‫a เค ก.
‫ถ้าเราบอกว่าเรามียอดขายรถแล้ว เราต้องทำให้เป็นการลดหย่อนภาษี
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นถ้าเรามีข้อมูลการขายรถของเรา และเรามีโตโยต้า เราก็มีสี ฯลฯ ฯลฯ , โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่เข้าใจโตโยต้า
‫ฉันทำอะไรลงไป
‫ไม่เข้าใจฮอนด้า เข้าใจสีแดง
‫เราต้องแปลงเป็นตัวเลข
‫ดังนั้นเราจะดูวิธีการทำในส่วนนี้
‫ไม่เป็นไร.
‫เราต้องเริ่มจากชุดข้อมูลก่อน
‫และฉันคิดว่าเรายังคงนำเข้าชุดข้อมูลโรคหัวใจของเราอยู่
‫เลยลองเช็คหัวดู
‫มหัศจรรย์.
‫เราจะทำขั้นตอนที่ 1/1
‫เราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อนในเวิร์กโฟลว์ของเรา แต่เราจะได้รับเวอร์ชันย่อของวิธีการทำจริง
‫ในกรณีนี้ เราต้องการใช้คอลัมน์คุณลักษณะเพื่อคาดการณ์ Y
‫แล้วเรามาทำอะไรที่นี่?
‫เรากำลังทำให้มันดีและเรียบง่าย
‫เราใช้ pandas x เท่ากับ dot drop โรคหัวใจ
‫ดังนั้นเราจึงต้องการลบคอลัมน์เป้าหมายตามแกน
‫หนึ่ง.
‫และตอนนี้จำในแกนเฟรมข้อมูลแพนด้าเท่ากับหนึ่งหมายความว่าแกนนี้ที่นี่หรือคอลัมน์การเข้าถึงและการเข้าถึงศูนย์คือการเข้าถึงแถว
‫ดังนั้น X จะเป็นทุกคอลัมน์ยกเว้นเป้าหมาย
‫มหัศจรรย์.
‫และคุณรู้ไหมว่าทำไมเราถึงเป็นอย่างไร?
‫เพราะนั่นคือฉลากของปัญหาการเรียนรู้ของเครื่องของเรา
‫ทำไมของเราถึงเป็นโรคหัวใจคอลัมน์เป้าหมาย
‫และเราจะเลือกแบบนั้น
‫เราจะดูว่าทำไมไม่
‫เราจะเห็นตัวอย่างห้าตัวอย่างแรก
‫มหัศจรรย์.
‫เรากลับขึ้นไปที่นี่
‫หนึ่ง หนึ่ง หนึ่ง หนึ่ง.
‫ที่เราเห็น.
‫ทำไมตอนนี้สวยเหมือนเดิม
‫สิ่งต่อไปที่เราต้องทำคือแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและชุดทดสอบ
‫ดังนั้นในแมชชีนเลิร์นนิง หลักการพื้นฐานที่สุดประการหนึ่งคืออย่าประเมินหรือทดสอบแบบจำลองของคุณกับข้อมูลที่เรียนรู้
‫ซึ่งเป็นสาเหตุที่เราแยกออกเป็นชุดการฝึกและชุดทดสอบ
‫บรรทัดที่สองจึงมีฟังก์ชันที่สะดวกให้เราทำอย่างนั้นได้
‫แบ่งข้อมูลออกเป็นชุดฝึกและทดสอบ
‫จำไว้ตั้งแต่เริ่มต้นตอนที่เรากำลังจะทบทวนแนวความคิด หากคุณกำลังดูข้อมูลการทดสอบ
‫มันเหมือนกับการดูข้อสอบปลายภาคก่อนที่คุณจะดูข้อสอบภาคปฏิบัติ ไม่ใช่สิ่งที่คุณอยากทำใช่ไหม
‫?
‫ถ้าศาสตราจารย์เผลอทำข้อสอบปลายภาคออก ทุกคนจะได้คะแนนเต็มและไม่มีใครได้เรียนรู้อะไรเลยจริงๆ
‫ดังนั้นเราจึงต้องการจาก Learn Model Selection, Ask, Learn มีโมดูลที่แตกต่างกันเล็กน้อย แต่เราจะเห็นโมดูลที่มีประโยชน์ที่สุดบางส่วน
‫นำเข้าทดสอบแยกรถไฟ
‫สวยงาม.
‫ตอนนี้เมื่อเราฝึกการทดสอบ split มันจะคืนค่าที่ต่างกันสี่ค่า
‫อันหนึ่งคือ x เทรน อันหนึ่งคือ x เทส อันหนึ่งคือ y เทรน อันหนึ่งคือ y เทส
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้น
‫ฝึกฝน ทดสอบ แยกส่วน
‫และตอนนี้เราส่งต่อข้อมูล x ของเราไปและดูว่ามันพูดอะไร
‫แยกอาร์เรย์หรือเมทริกซ์ออกเป็นชุดย่อยแบบสุ่มและทดสอบชุดย่อย
‫สวยงาม.
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ
‫เราต้องการข้อมูลบางส่วนเพื่อฝึกฝน และเราต้องการให้ข้อมูลบางส่วนเพื่อประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ดังนั้นเราจะส่งต่อคุณสมบัติและส่งต่อป้ายกำกับของเราและกำหนดขนาดการทดสอบเป็น 0 2.
‫มาดูกันว่าจะเกิดอะไรขึ้น
‫มหัศจรรย์.
‫ที่ดำเนินไปอย่างราบรื่น
‫และลองดูรูปร่างของเมทริกซ์ใหม่ของเรา
‫เพราะจำไว้ว่า ข้อมูลของเราที่นี่เป็นเพียงเมทริกซ์ใน dataframe หรือ numpy และ de array ใน
‫data frame
‫ดังนั้นบน x รูปร่างรถไฟ เราจะทดสอบ, x รูปร่างทดสอบ, รถไฟ y, รูปร่างดอท
‫และสุดท้าย ทำไมต้องทดสอบรูปร่าง?
‫ให้พูดแบบนี้
‫ตกลง ดังนั้น 242 ที่มี 13 คอลัมน์ ดังนั้น 342 คูณ 13 จากนั้น 61 คูณ 13
‫โอเค นี่มันสมเหตุสมผลแล้ว
‫ถ้าเรามองบนนี้ จะมีลักษณะที่แตกต่างกัน 1, 2, 3, 4, 5,
‫6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 13
‫นั่นเป็นสาเหตุที่ตัวแปร x train ของเราคือ 242 คูณ 13
‫แต่ 242 นี้มาจากไหน?
‫นั่นเป็นเพราะเราได้ตัดสินใจที่นี่ว่าเราต้องการให้ชุดข้อมูลทดสอบเป็น 20% ของข้อมูลทั้งหมด
‫ลองมาดูที่นี้
‫ถ้าเราไปเป็นรูปร่าง X ดอท เพราะ X คือก่อนที่เราจะแยกมันออกมา เราก็ได้ X อยู่บนนี้ รูปทรง x ดอท
‫มันคือ 303 ดังนั้นเราจึงมีตัวอย่างทั้งหมด 303 ตัวอย่าง
‫ลองตรวจสอบดู
‫รวมตัวอย่าง Trinity และ 80% ของพวกเขาจะเป็นข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
‫ถ้าเราแปลงร่างเป็นเทรน เราก็อยากได้สองเท่าของนั่นด้วย 0 8.
‫ดังนั้น 242 4.
‫เราเพิ่มสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน
‫เทิร์นเนอร์ 42 บวก 61
‫ทั้งหมดที่ทำก็แค่วิ่งลงไปและแกะสลักอีก 20% ลงในชุดทดสอบโดยอัตโนมัติ
‫และมันก็ทำเช่นเดียวกันสำหรับ y train และ y test
‫สวยงาม.
‫ตอนนี้เราได้แบ่งข้อมูลของเราออกเป็นการฝึกอบรมและการทดสอบ
‫ขั้นตอนต่อไปที่เราย้อนกลับไปที่นี่คือการเติมหรือแปลง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป็นตัวเลขทั้งหมด
‫ดังนั้นเราอาจเห็นสิ่งนี้
‫บางทีเราทำอย่างนั้น
‫เราเติมก่อน
‫ใช่ นั่นเป็นความคิดที่ดี
‫เราจะกลับมาและเราจะทำอย่างนั้นในวิดีโอหน้า
‫ดังนั้นอาจลองเล่นกับไฟล์ CSV ของเราแล้วแยกออกเป็นการฝึกและทดสอบข้อมูลหรือแยกออกเป็น
‫x และ Y ก่อนแล้วจึงเปลี่ยนพารามิเตอร์นี้ที่นี่เพื่อดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫และเราเปลี่ยนเป็น 0 3.
‫คุณคิดว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าฉันกด shift Enter ที่นี่
‫ตัวเลขจะเปลี่ยนไป
‫อา บางทีคุณอาจต้องการเล่นเศษส่วนอื่น
‫มิฉะนั้น แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า และเราจะมาดูวิธีการเติมข้อมูลที่ขาดหายไป