‫お帰りなさい｡
‫前回の動画では､ サイキックローンのワークフローを端から端まで見ていきました｡
‫では､ それを分解して､ ひとつひとつのステップに飛び込んでいきましょう｡
‫まず1つ目は､ データを用意することです｡
‫私がちょっとオタクだからというだけで､ このように神秘的にしていることにお気づきでしょうか｡
‫そうすれば､ 何を扱っているか確認するために､ いちいち一番上までスクロールする必要がなくなります｡
‫このセルを実行してリスト変数としてインスタンス化したので､ Jupyter Notebookの好きな場所にこの小さなクールなトリックを配置することができるのです｡
‫そこで､ このセクションでは､ データを準備することをチックします｡
‫もうひとつ､ 最初にやっておくべきだったかもしれないことですが､ これは通常､ 作業中の機械学習用ノートブックで行うことができます｡
‫ここでは､ 標準的なインポートを入力して､ 我々の武器庫に用意しておきます｡
‫すでにnumpy pandasをPD import map plot libとして行っています｡
‫ドット円グラフをプロットとして表示します｡
‫そして､ そのプロットリブを並べるということを少しやります｡
‫だから､ 私たちのプロットはノートに表示されるのです｡
‫この3､ 4行のコードは､ ほとんどのノートブックの一番上に表示することができます｡
‫また､ さまざまなサイキックローン機能を使い始めると､ 一番上に表示することもできますが､
‫今はこのままにしておきます｡
‫では､ どこにいたのか､ 降りてみましょう｡
‫このセクションでは､ 今､ データを準備しているところです｡
‫なぜそうしなければならないかというと､ ほとんどの場合､ サイキックローン機械学習モデルで使えるようなデータは用意されていないからです｡
‫では､ 小さな見出しを作りますので､ それを用意します｡
‫つまり､ データを機械学習で使えるようにすることです｡
‫そして､ 主な3つのポイントです｡
‫その1が､ もう少しコミュニケーションをとろうということです｡
‫ダニエル 主に3つのことをしなければなりません｡ 1つは､ データを特徴とラベル､ 通常はXとYに分割することです｡
‫これらは､ こう呼ばれています｡
‫一般的に､ インターネット上のどこか､ あるいは心霊借款の図書館が通常呼んでいる場合､
‫特徴XとラベルY､ それから2番は充填､ 欠損値のインピュテーションあるいは無視とも呼ばれます｡
‫したがって､ データセットの行に欠損値がある場合､ 不完全なフィールドがある場合､
‫それらを埋めるか､ 完全に削除する必要があります｡
‫これらのサンプルは､ 何もない状態では機械学習モデルが学習できないため､ エラーを投げるのがわかります｡
‫そして最後は､ 非数値的な値を数値に変換することで､ 特徴量符号化aとも呼ばれる｡
‫k. a.
‫例えば､ 車の販売台数があれば､ それをマークダウンにする必要があります｡
‫美しい｡
‫ですから､ 私たちの車の販売データがあれば､ トヨタがあれば､ 色などがあります｡ など｡ 機械学習モデルは､ トヨタを理解することはできません｡
‫私はそこで何をしたのか？
‫本田を理解できない､ 赤を理解する｡
‫これを数字に変えていかなければならないのです｡
‫そこで､ このセクションでは､ その方法について見ていきます｡
‫わかりました｡
‫さて､ まず始めにデータセットが必要です｡
‫そして､ 心臓病のデータセットがまだインポートされていると思います｡
‫では､ その頭を確認してみましょう｡
‫素晴らしい｡
‫そこで､ ステップ1/1を行います｡
‫以前にもワークフローで紹介しましたが､ 実際にどのように行うのか､ 簡潔にご紹介します｡
‫そこで今回は､ 特徴列を利用してYを予測したいと思います｡
‫では､ ここで何をするのか？
‫私たちは､ 素敵でシンプルにしています｡
‫パンダ×イコール心臓病ドットドロップを使用しています｡
‫そこで､ 軸に沿って対象の列を削除したいと思います｡
‫ひとつ｡
‫そして､ pandasのデータフレームでは､ axis equal 1はこの軸､ つまり列へのアクセスを意味し､ access zeroは行へのアクセスを意味することを思い出してください｡
‫つまり､ Xはターゲット以外のすべての列になるわけです｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ その理由が何であるか､ おわかりでしょうか｡
‫なぜなら､ それが私たちの機械学習の問題のラベルだからです｡
‫私たちのWhyは､ ターゲットとなるコラムの心臓病になります｡
‫そして､ そのように選択するのです｡
‫なぜダメなのかを見ていきます｡
‫というわけで､ 最初の5つのサンプルを見てみましょう｡
‫素晴らしい｡
‫ここに戻るんだ｡
‫ワンワン､ ワンワン､ ワンワン｡
‫見ています｡
‫なぜ今､ 同じものが美しいのか？
‫次にやらなければならないことは､ データをトレーニングセットとテストセットに分けることです｡
‫機械学習では､ 学習したデータでモデルを評価したりテストしたりしないことが最も基本的な原則で､
‫そのためにトレーニングセットとテストセットに分けるわけです｡
‫だから､ 2行目はそれを可能にする便利な機能があるんです｡
‫そこで､ データをトレーニングセットとテストセットに分割する｡
‫最初にコンセプトを確認するときに､ テストデータを見ていると､ 模擬試験を見る前に期末試験を見ているようなもので､
‫やりたいこととは違いますよね？
‫もし､ 教授が誤って期末試験を漏らしてしまったら､ 全員が満点を取ってしまい､ 誰も実際には何も学べないことになります｡
‫そこで､ Learn Model Selectionから､ Ask, Learnにはかなりの数のモジュールがありますが､ その中から最も有用なものを見ていきましょう｡
‫インポート・トレイン・テスト・スプリット
‫美しい｡
‫さて､ テストスプリットを訓練すると､ 4つの異なる値が返されることになります｡
‫1つはxトレーニング､ 1つはxテスト､ 1つはyトレーニング､ 1つはyテストです｡
‫では､ どうなるか見てみましょう｡
‫トレーニング､ テスト､ スプリット｡
‫そして､ 今度はxデータを渡して､ その内容を確認します｡
‫実際に配列や行列をランダムに訓練用と試験用のサブセットに分割します｡
‫美しい｡
‫それが私たちの願いです｡
‫学習用のデータと機械学習モデルを評価するためのデータが必要です｡
‫そこで､ この機能を渡し､ ラベルを渡し､ テストサイズを0と定義します｡ 2.
‫では､ どうなるか見てみましょう｡
‫素晴らしい｡
‫それがスムーズに実行できる｡
‫そして､ 新しい行列の形状を確認してみましょう｡
‫なぜなら､ ここで扱うデータは､ 実際にはデータフレーム内の行列､ またはデータフレーム内のnumpyとdeの配列に過ぎないことを思い出してください｡
‫つまり､ x 列方向にテスト､ x テスト形状､ y 列方向､ ドット形状をテストします｡
‫最後に､ なぜテストシェイプなのか？
‫こう言いましょう｡
‫なるほど､ 13列で242だから､ 13で342､ そして13で61か｡
‫なるほど､ これなら納得です｡
‫つまり､ ここを見上げると､ 1､ 2､ 3､ 4､ 5､ 6､ 7､ 8､ 9､ 10､ 11､ 12､
‫13､ 13種類の機能があるんですね｡
‫そのため､ xの列車変数は242×13になっています｡
‫しかし､ この242はどこから来たのだろうか｡
‫というのも､ ここではテスト用のデータセットを全体の20％にすることにしているからです｡
‫では､ これを見てみましょう｡
‫Xは右に分割する前だから､ Xドットシェイプにすると､ ここにXがある､ Xドットシェイプだ｡
‫303なので､ 合計303のサンプルがあります｡
‫それを確認しよう｡
‫全部で三位一体のサンプルで､ そのうち8割が機械学習モデルの学習データになる予定です｡
‫つまり､ トレインシェイプにすると､ その2倍を0にするわけです｡ 8.
‫だから242｡ 4.
‫これらを足し合わせていくのです｡
‫ターナー､ 42プラス61｡
‫それは､ ただひたすら走り続けて､ 残りの20％を自動的にテストセットに刻み込んだだけなのです｡
‫そしてそれは､ yトレインとyテストでも同じように行われています｡
‫美しい｡
‫さて､ データをトレーニングとテストに分けました｡
‫次に､ この上に戻って､ すべての数値が揃っていることを確認しながら､ 充填または変換を行います｡
‫だから､ こう見えてもいいんです｡
‫そうかもしれませんね｡
‫まずそれを埋める｡
‫ええ､ それはいい考えですね｡
‫戻ってきて､ 次のビデオでそれをやります｡
‫そこで､ CSVファイルをトレーニングデータとテストデータに分割したり､ xとyに分割して､
‫このパラメータを変更して､ 何が起こるか試してみるとよいでしょう｡
‫そして､ それを0に変更するのです｡ 3.
‫ここでシフトエンターを押すと､ どうなると思いますか？
‫数字が変わってくる｡
‫あ､ もしかしたら､ 違う分数で遊びたいのかもしれませんね｡
‫そうでなければ､ 次のビデオで､ 欠落したデータを埋める方法を見てみましょう｡