‫Bem vindo de volta.
‫No último vídeo, vimos um fluxo de trabalho de empréstimo do Saikat de ponta a ponta.
‫Agora vamos quebrar isso e pular para cada uma dessas etapas individualmente.
‫E o primeiro é preparar os dados.
‫Você provavelmente percebeu que estou meio perplexo só porque sou meio nerd.
‫Assim, não precisamos rolar de volta ao topo para ver o que estamos cobrindo.
‫Podemos simplesmente colocar isso aqui, esse pequeno truque legal onde quisermos no bloco de notas Jupiter, porque rodamos
‫esta célula e instanciamos isso como uma variável de lista.
‫Portanto, vamos marcar como preparar os dados nesta seção.
‫E outra coisa que provavelmente deveríamos ter feito no início, normalmente podemos fazer em qualquer notebook de aprendizado
‫de máquina em que estivermos trabalhando.
‫Então, vamos digitar aqui, as importações padrão apenas para que estejam prontas em nosso arsenal.
‫Já fizemos Numpty Penders como PD importando matplotlib.
‫Não é a plotagem de pi como plot, e então faremos um pequeno matplotlib em linha, para que nossas plotagens apareçam no
‫caderno.
‫Portanto, são três, quatro linhas de código que você pode executar na parte superior da maioria dos notebooks e, em seguida,
‫você verá à medida que começarmos a usar diferentes funções de aprendizagem do Saikat.
‫Também poderíamos começar a colocá-los entre os dois primeiros, mas vamos deixá-los por enquanto.
‫Então, vamos descer até onde estávamos, esta seção.
‫Estamos preparando nossos dados.
‫Agora, temos que fazer isso porque, na maioria das vezes, os dados não vêm prontos para serem usados com um modelo de
‫aprendizado de máquina de segunda linha.
‫Agora, conceda um pequeno cabeçalho, então temos que deixá-lo pronto.
‫Preparar nossos dados para serem usados com o aprendizado de máquina.
‫E então as três coisas principais que teremos que fazer,
‫número um, é nos comunicarmos um pouco melhor do que três coisas principais que temos que fazer é, primeiro, dividir os dados em recursos e rótulos, geralmente X
‫e Y.
‫Isso é o que você geralmente os achará frios se estiver em algum lugar da Internet, ou a biblioteca de
‫ciclones geralmente chama os recursos X e os rótulos Y.
‫E, em segundo lugar, o sentimento também é chamado de imputação ou desconsideração de valores ausentes.
‫Portanto, se alguma de nossas linhas em nosso conjunto de dados tiver valores ausentes, se houver campos incompletos, podemos
‫ter que preenchê-los ou podemos ter que nos livrar deles completamente.
‫Esses exemplos, porque um modelo de aprendizado de máquina não pode aprender quando não há nada lá, você verá
‫um erro.
‫E o último é a conversão de valores não numéricos em valores numéricos, também chamados de codificação de recurso,
‫a. k. uma. se temos, digamos, nossas vendas de carros, precisamos transformar isso em remarcação.
‫Bela.
‫Portanto, se temos nossos dados de vendas de carros e temos a Toyota, temos a cor, etc. etc. , um modelo de aprendizado de máquina
‫não consegue entender a Toyota.
‫O que eu fiz?
‫Eles não conseguem entender.
‫Honda consegue entender o vermelho.
‫Temos que transformá-los em números e veremos como fazer isso nesta seção.
‫Tudo bem.
‫Bem, primeiro precisamos de um conjunto de dados e, em seguida, acho que ainda temos nosso conjunto de dados de
‫doenças cardíacas importantes.
‫Então, vamos verificar aquele idiota.
‫Maravilhoso.
‫Então, o que fazer primeiro passo, já vimos isso antes em nosso fluxo de trabalho, mas vamos apenas obter uma versão sucinta de
‫como realmente fazer isso.
‫Portanto, neste caso, queremos usar as colunas de recursos para prever o porquê.
‫Então o que estamos fazendo aqui?
‫Estamos mantendo isso simples e agradável.
‫Usaremos o X do Panda como pano de fundo de doenças cardíacas.
‫Portanto, queremos remover a coluna de destino ao longo do eixo.
‫Um e agora lembre-se, no quadro de dados do Panda, acesso igual a um significa que este acesso aqui, todas as colunas, acesso e
‫acesso zero é o acesso rosa.
‫Então, X agora será cada coluna, exceto para Destino.
‫Maravilhoso.
‫E você sabe qual será nosso WI, porque esses são os
‫rótulos de nosso problema de aprendizado de máquina, nosso Y será a coluna-alvo de doença cardíaca, e vamos selecioná-lo assim.
‫Veremos por que não nas primeiras cinco amostras.
‫Maravilhoso.
‫Quando voltamos aqui, um a um, vemos porque é tão bonito.
‫Agora, a próxima coisa que temos que fazer é dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste.
‫Portanto, no aprendizado de máquina, um dos princípios mais fundamentais é nunca avaliar ou testar seus modelos nos dados com os quais eles
‫são aprendidos. É por isso que os dividimos em conjuntos de treinamento e teste.
‫Assim, eu poderia aprender uma função conveniente para nos permitir fazer isso.
‫Portanto, divida os dados em conjuntos de treinamento e teste.
‫Lembre-se, desde o início ao repassar os conceitos, se você estiver olhando para os dados do teste,
‫é como olhar para o exame final antes de olhar para o exame prático, não o que você deseja fazer.
‫Direito?
‫Se o professor vazasse acidentalmente o exame final, todos obteriam notas perfeitas e ninguém
‫estaria realmente aprendendo nada.
‫Então, queremos de České Aprender seleção de modelos.
‫Escalon tem alguns módulos diferentes, mas veremos alguns dos mais úteis.
‫Importar, treinar, testar a divisão.
‫Bela.
‫Agora, quando chamamos de plano de teste de trem, ele vai retornar com valores diferentes.
‫Um é X, o trem um é X, o teste um é o trem Y e o outro é o teste Y.
‫Então vamos ver o que acontece.
‫Treine a divisão de teste e então passamos nossos dados X e vemos o que dizem.
‫Na verdade, divida os arrays ou matrizes em trem aleatório e subconjuntos de teste.
‫Bela.
‫É isso que queremos.
‫Queremos alguns dados para treinar e alguns dados para avaliar nossos modelos de aprendizado de máquina.
‫Então, passaremos recursos e nossos rótulos e definiremos o tamanho do teste como sendo zero vírgula
‫dois.
‫Então vamos ver o que acontece.
‫Maravilhoso.
‫Isso funciona bem.
‫Vamos verificar as formas de nossas novas matrizes, porque lembre-se, nossos dados aqui são realmente apenas uma matriz em um quadro
‫de dados ou um ponto não superior.
‫A matriz em um quadro de dados.
‫Então, em X treinado, qual forma testará X, teste ou forma que o trem Y não se forma.
‫E, finalmente, teste o formato.
‫Vamos dizer isso.
‫Ok, então duzentos e quarenta e dois com treze colunas.
‫Portanto, 242 por treze, depois sessenta e um por treze.
‫Ok, isso faz sentido.
‫Então, se olharmos aqui, há um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, 10,
‫11, 12, 13, 13 recursos diferentes.
‫É por isso que nossa variável de trem X é duzentos e quarenta e dois por treze.
‫Mas de onde veio esse 240?
‫Bem, isso é porque decidimos aqui que queremos que nosso conjunto de dados de teste seja vinte por cento dos
‫dados gerais.
‫Então, vamos dar uma olhada nisso.
‫Se usarmos a forma de X porque X está antes de dividirmos, certo, temos X aqui em cima, a forma de X.
‫Trezentos e três, portanto, temos um total de trezentos e três amostras.
‫Vamos apenas verificar isso.
‫Três amostras grátis no total e 80 por cento delas serão dados de treinamento para o modelo de aprendizado de
‫máquina.
‫Então, se formos treinados para a forma, queremos o dobro disso em zero vírgula oito a duzentos e quarenta e dois vírgula
‫quatro.
‫Nós os somamos.
‫242 mais 61.
‫Tudo o que é feito é apenas executá-lo e automaticamente esculpir os outros 20 por cento no conjunto de
‫teste e é feito o mesmo para por que treinar e por que testar.
‫Bela.
‫Agora dividimos nossos dados em treinamento e teste.
‫A próxima etapa que voltaremos aqui é preenchê-lo ou convertê-lo, certificando-nos de que é tudo numérico para que possamos
‫ver isso.
‫Talvez façamos isso.
‫Nós o preenchemos primeiro.
‫Sim, é uma boa ideia.
‫Voltaremos e faremos isso no próximo vídeo.
‫Então, talvez experimente brincar com um de nossos arquivos CSV e dividi-lo em dados de treinamento e teste ou
‫dividi-lo em X e Y primeiro e, em seguida, alterar esse parâmetro aqui para ver o que acontece quando alteramos
‫isso para zero vírgula três.
‫O que você acha que acontecerá se eu pressionar shift?
‫Entre aqui.
‫Os números vão mudar.
‫Oh, talvez você queira brincar com uma fração diferente, caso contrário, vejo você no próximo
‫vídeo e veremos como preencher alguns dados ausentes.