‫Selamat datang kembali.
‫Dalam video terakhir, kami melihat alur kerja pinjaman Saikat ujung ke ujung.
‫Sekarang kita akan memecahnya dan melompat ke setiap langkah itu satu per satu.
‫Dan yang pertama adalah menyiapkan data.
‫Anda mungkin memperhatikan saya agak bingung ini hanya karena saya sedikit kutu buku.
‫Jadi dengan begitu kita tidak perlu menggulir kembali ke atas untuk melihat apa yang kita liput.
‫Kita bisa meletakkan ini di sini, trik kecil yang keren ini di mana pun kita inginkan di notebook Jupiter,
‫karena kita telah menjalankan sel ini dan menerapkannya sebagai variabel daftar.
‫Jadi kita akan menandai menyiapkan data di bagian ini.
‫Dan hal lain yang mungkin seharusnya kita lakukan tepat di atas, biasanya kita dapat melakukannya di notebook pembelajaran mesin
‫apa pun yang sedang kita kerjakan.
‫Jadi kami hanya akan mengetik di sini, impor standar agar kami siap di gudang senjata kami.
‫Kami telah melakukan Numpty Penders sebagai PD import matplotlib.
‫Tidak pi plot sebagai plot, dan kemudian kita akan melakukan sedikit matplotlib sejalan, sehingga plot kita muncul di
‫notebook.
‫Jadi ini adalah tiga, empat baris kode yang dapat Anda jalankan di bagian atas sebagian besar notebook dan kemudian Anda
‫akan melihat keseluruhannya saat kami mulai menggunakan fungsi belajar Saikat yang berbeda.
‫Kami juga bisa mulai menempatkan mereka di dua teratas, tetapi kami akan membiarkannya untuk saat ini.
‫Jadi mari kita turun ke tempat kita dulu, bagian ini.
‫Kami sedang menyiapkan data kami.
‫Sekarang, alasan kami harus melakukannya adalah karena sebagian besar waktu, data tidak siap untuk digunakan dengan model
‫pembelajaran mesin lini kedua.
‫Sekarang, berikan sedikit heading, jadi kita harus menyiapkannya.
‫Jadi siapkan data kami untuk digunakan dengan pembelajaran mesin.
‫Kemudian tiga hal utama yang harus kita lakukan, nomor
‫satu, adalah berkomunikasi sedikit lebih baik daripada tiga hal utama yang harus kita lakukan, satu, membagi data menjadi fitur dan label, biasanya X dan
‫Y.
‫Inilah yang biasanya Anda anggap dingin jika Anda berada di Internet di suatu tempat, atau perpustakaan
‫cyclone biasanya memanggil fitur X dan memberi label Y.
‫Dan kemudian nomor dua adalah perasaan yang juga disebut memasukkan atau mengabaikan nilai-nilai yang hilang.
‫Jadi, jika salah satu baris dalam kumpulan data kami memiliki nilai yang hilang, jika ada bidang yang tidak
‫lengkap, kami mungkin harus mengisinya atau kami mungkin harus menghapusnya sepenuhnya.
‫Sampel tersebut, karena model pembelajaran mesin tidak dapat belajar saat tidak ada apa-apa di sana, Anda akan melihatnya
‫menimbulkan kesalahan.
‫Dan yang terakhir adalah mengubah nilai non numerik menjadi nilai numerik, disebut juga pengkodean fitur,
‫a. k. sebuah. jika kita memiliki, katakanlah, kita memiliki penjualan mobil, kita perlu mengubahnya menjadi penurunan harga.
‫Cantik.
‫Jadi kalau kita punya data penjualan mobil kita dan kita punya Toyota, kita punya warna, dll. , dll. , model pembelajaran mesin tidak
‫dapat memahami Toyota.
‫Apa yang telah saya lakukan?
‫Mereka tidak bisa mengerti.
‫Honda bisa mengerti warna merah.
‫Kita harus mengubahnya menjadi angka dan kita akan melihat bagaimana melakukannya di bagian ini.
‫Baiklah.
‫Yah, pertama-tama kita membutuhkan kumpulan data dan kemudian saya pikir kita masih memiliki kumpulan data penyakit
‫jantung yang penting.
‫Jadi mari kita periksa si bodoh itu.
‫Luar biasa.
‫Jadi apa langkah pertama, kita telah melihat ini sebelumnya dalam alur kerja kita, tapi kita hanya akan mendapatkan versi
‫ringkas tentang bagaimana melakukannya.
‫Jadi dalam hal ini, kami ingin menggunakan kolom fitur untuk memprediksi alasannya.
‫Jadi apa yang kita lakukan di sini?
‫Kami menjaganya tetap bagus dan sederhana.
‫Kami akan menggunakan Panda X sama dengan latar belakang penyakit jantung.
‫Jadi kami ingin menghapus kolom target di sepanjang Axis.
‫Satu dan sekarang ingat, dalam bingkai data Panda, akses sama dengan satu berarti akses ini di sini, semua kolom, akses, dan
‫akses nol adalah akses mawar.
‫Jadi X sekarang akan menjadi setiap kolom kecuali Target.
‫Luar biasa.
‫Dan Anda tahu seperti apa WI kami, karena itulah label
‫dari masalah pembelajaran mesin kami, Y kami akan menjadi kolom target penyakit jantung, dan kami akan memilihnya seperti itu.
‫Kita akan melihat mengapa tidak dalam lima sampel pertama.
‫Luar biasa.
‫Ketika kita kembali ke sini, satu lawan satu, kita melihat mengapa begitu indah.
‫Sekarang, hal berikutnya yang harus kita lakukan adalah membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian.
‫Jadi dalam pembelajaran mesin, salah satu prinsip paling mendasar adalah jangan pernah mengevaluasi atau menguji model Anda pada data
‫yang dipelajari, itulah sebabnya kami membaginya menjadi set pelatihan dan pengujian.
‫Jadi saya bisa belajar memiliki fungsi yang nyaman untuk memungkinkan kita melakukan itu.
‫Jadi, pisahkan data menjadi set pelatihan dan pengujian.
‫Ingat, kembali ke awal ketika membahas konsep, jika Anda melihat data tes, itu
‫seperti melihat ujian akhir sebelum Anda melihat ujian praktik, bukan apa yang ingin Anda lakukan.
‫Benar?
‫Jika profesor secara tidak sengaja membocorkan ujian akhir, semua orang akan mendapatkan nilai sempurna dan tidak ada
‫yang benar-benar belajar apa pun.
‫Jadi kami ingin dari České Pelajari pemilihan model.
‫Escalon memiliki beberapa modul yang berbeda, tetapi kita akan melihat beberapa modul yang paling berguna.
‫Impor, latih, uji split.
‫Cantik.
‫Sekarang, ketika kita memanggil pesawat uji kereta, itu akan kembali untuk nilai yang berbeda.
‫Salah satunya adalah X, kereta satu adalah X, tes satu adalah kereta Y dan satu lagi adalah tes Y.
‫Jadi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Latih pemisahan uji dan kemudian kami meneruskannya data X kami dan melihat apa yang dikatakannya.
‫Sebenarnya membagi array atau matriks menjadi rangkaian acak dan subset pengujian.
‫Cantik.
‫Itu yang kami inginkan.
‫Kami ingin beberapa data untuk dilatih dan kami ingin beberapa data untuk mengevaluasi model pembelajaran mesin kami.
‫Jadi kami akan membagikan fitur-fiturnya dan kami akan memberikan label kami dan kami akan mendefinisikan ukuran pengujian sebagai nol koma
‫dua.
‫Jadi mari kita lihat apa yang terjadi.
‫Luar biasa.
‫Itu berjalan lancar.
‫Mari kita periksa bentuk matriks baru kita, karena ingat, data kita di sini benar-benar hanya matriks dalam
‫bingkai data atau bukan high end.
‫Array dalam bingkai data.
‫Jadi pada X terlatih bentuk apa yang akan diuji uji X atau bentuk kereta Y tidak berbentuk.
‫Dan akhirnya, Y menguji bentuk apa.
‫Mari kita katakan ini.
‫Oke, jadi dua ratus empat puluh dua dengan tiga belas kolom.
‫Jadi 242 kali tiga belas lalu enam puluh satu kali tiga belas.
‫Oke ini masuk akal.
‫Jadi jika kita lihat di sini ada satu, dua, tiga, empat, lima, enam, tujuh, delapan, sembilan, 10, 11,
‫12, 13, 13 fitur yang berbeda.
‫Itu sebabnya variabel kereta X kami adalah dua ratus empat puluh dua kali tiga belas.
‫Tapi dari mana 240 ini berasal?
‫Nah, itu karena kami telah memutuskan di sini bahwa kami ingin kumpulan data pengujian kami menjadi dua puluh persen dari
‫keseluruhan data.
‫Jadi mari kita lihat ini.
‫Jika kita menggunakan bentuk X karena X adalah sebelum kita membaginya, benar, kita mendapatkan X di sini, bentuk X.
‫Tiga ratus tiga, jadi kami memiliki total tiga ratus tiga sampel.
‫Mari kita periksa itu.
‫Total tiga sampel gratis dan 80 persen di antaranya akan menjadi data pelatihan untuk model pembelajaran mesin.
‫Jadi jika kita dilatih untuk membentuk, kita ingin dua kali lipat dari nol koma delapan menjadi dua ratus empat puluh dua koma
‫empat.
‫Kami menambahkan ini bersama-sama.
‫242 ditambah 61.
‫Yang dilakukan hanyalah menjalankannya ke bawah dan secara otomatis mengukir 20 persen lainnya ke dalam set
‫pengujian dan melakukan hal yang sama untuk mengapa melatih dan mengapa menguji.
‫Cantik.
‫Sekarang kami telah membagi data kami menjadi pelatihan dan pengujian.
‫Langkah selanjutnya kita kembali ke sini adalah mengisinya atau mengonversinya, memastikan semuanya numerik sehingga kita bisa
‫melihatnya.
‫Mungkin kita melakukan itu.
‫Kita isi dulu.
‫Ya, itu ide yang bagus.
‫Kami akan kembali dan kami akan melakukannya di video berikutnya.
‫Jadi, cobalah bermain-main dengan salah satu file CSV kami dan membaginya menjadi data pelatihan dan pengujian atau
‫membaginya menjadi X dan Y terlebih dahulu lalu mengubah parameter ini di sini untuk melihat apa yang terjadi saat kami
‫mengubahnya menjadi nol koma tiga.
‫Menurut Anda apa yang akan terjadi jika saya menekan shift?
‫Masuk ke sini.
‫Angka akan berubah.
‫Oh, mungkin Anda ingin bermain-main dengan pecahan yang berbeda, jika tidak, saya akan melihat Anda di video berikutnya
‫dan kita akan melihat cara mengisi beberapa data yang hilang.