‫Ben tornato.
‫Nell'ultimo video, abbiamo visto un flusso di lavoro di prestito Saikat end-to-end.
‫Ora lo analizzeremo e salteremo in ciascuno di questi passaggi individualmente.
‫E il primo è preparare i dati.
‫Probabilmente hai notato che sono un po' perplesso solo perché sono un po' nerd.
‫In questo modo non dobbiamo scorrere di nuovo verso l'alto per vedere cosa stiamo coprendo.
‫Possiamo semplicemente metterlo qui, questo piccolo trucco interessante dove vogliamo nel taccuino di Giove, perché abbiamo eseguito questa
‫cella e ne abbiamo creato un'istanza come variabile di elenco.
‫Quindi faremo il segno di spunta per preparare i dati in questa sezione.
‫E un'altra cosa che probabilmente avremmo dovuto fare in cima, di solito possiamo farlo in qualsiasi notebook di
‫apprendimento automatico su cui stiamo lavorando.
‫Quindi digiteremo qui, le importazioni standard solo così le abbiamo pronte nel nostro arsenale.
‫Abbiamo già fatto Numpty Penders come matplotlib di importazione PD.
‫Non pi plot come trama, quindi faremo un po' di matplotlib in linea, in modo che i nostri grafici vengano visualizzati nel
‫taccuino.
‫Quindi questo è un tre, quattro righe di codice che puoi eseguire nella parte superiore della maggior parte dei notebook e
‫poi vedrai in tutto mentre inizieremo a utilizzare diverse funzioni di apprendimento Saikat.
‫Potremmo anche iniziare a metterli tra i primi due, ma per ora lo lasceremo a quelli.
‫Quindi andiamo al punto in cui eravamo, questa sezione.
‫Stiamo preparando i nostri dati.
‫Ora, il motivo per cui dobbiamo farlo è perché la maggior parte delle volte i dati non sono pronti per essere utilizzati con un modello
‫di apprendimento automatico di seconda linea.
‫Ora, concedi un po' di direzione, quindi dobbiamo prepararla.
‫Quindi, preparare i nostri dati per essere utilizzati con l'apprendimento automatico.
‫E poi le tre cose principali che dovremo fare, numero
‫uno, è comunicare un po' meglio delle tre cose principali che dobbiamo fare, una, dividere i dati in caratteristiche ed etichette, di solito X e
‫Y.
‫Questo è ciò che troverai generalmente freddo se sei su Internet da qualche parte, o la libreria ciclone
‫di solito chiama le funzioni X e le etichette Y.
‫E poi il numero due si sente chiamato anche imputare o ignorare i valori mancanti.
‫Quindi, se una qualsiasi delle nostre righe nel nostro set di dati ha valori mancanti, se ci sono campi
‫incompleti, potrebbe essere necessario riempirli o potrebbe essere necessario eliminarli completamente.
‫Questi esempi, poiché un modello di apprendimento automatico non può apprendere quando non c'è nulla, vedrai che genera
‫un errore.
‫E l'ultimo è convertire valori non numerici in valori numerici, chiamato anche codifica delle caratteristiche,
‫a. K. un. se abbiamo, diciamo, le nostre vendite di auto, dobbiamo trasformarle in ribassi.
‫Bellissimo.
‫Quindi, se abbiamo i nostri dati sulle vendite di auto e abbiamo la Toyota, abbiamo il colore, ecc. , eccetera. , un modello di apprendimento automatico
‫non può capire Toyota.
‫Cosa ho fatto?
‫Non possono capire.
‫Honda può capire il rosso.
‫Dobbiamo trasformarli in numeri e vedremo come farlo in questa sezione.
‫Va bene.
‫Bene, abbiamo bisogno di un set di dati per cominciare e poi penso che abbiamo ancora il nostro set di dati sulle
‫malattie cardiache importante.
‫Quindi controlliamo quella drogata.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, cosa fare per primo il primo passaggio, l'abbiamo già visto nel nostro flusso di lavoro, ma otterremo solo una versione succinta
‫di come farlo effettivamente.
‫Quindi, in questo caso, vogliamo utilizzare le colonne delle caratteristiche per prevedere il motivo.
‫Allora cosa ci facciamo qui?
‫Lo stiamo mantenendo bello e semplice.
‫Useremo la X di Panda uguale allo sfondo delle malattie cardiache.
‫Quindi vogliamo rimuovere la colonna di destinazione lungo l'asse.
‫Uno e ora ricorda, nel frame di dati di Panda, l'accesso uguale a uno significa che questo accesso qui, tutte le colonne, accesso e
‫accesso zero è l'accesso rosa.
‫Quindi X ora sarà ogni singola colonna ad eccezione di Target.
‫Meraviglioso.
‫E sai quale sarà la nostra WI, perché queste sono le etichette
‫del nostro problema di apprendimento automatico, la nostra Y sarà la malattia cardiaca della colonna bersaglio e la selezioneremo in questo modo.
‫Vedremo perché no nei primi cinque campioni.
‫Meraviglioso.
‫Quando torniamo quassù, uno contro uno, vediamo perché è così bello.
‫Ora, la prossima cosa che dobbiamo fare è dividere i dati in set di allenamento e test.
‫Quindi, nell'apprendimento automatico, uno dei principi fondamentali non è mai valutare o testare i tuoi modelli sui dati da cui sono
‫stati appresi, motivo per cui li dividiamo in set di addestramento e test.
‫Così ho potuto imparare che ha una comoda funzione per permetterci di farlo.
‫Quindi dividi i dati in set di allenamento e test.
‫Ricorda, proprio all'inizio, quando esamini i concetti, se guardi i dati del
‫test, è come guardare l'esame finale prima di quello pratico, non quello che vuoi fare.
‫Destra?
‫Se il professore perdesse accidentalmente l'esame finale, tutti otterrebbero voti perfetti e
‫nessuno imparerebbe davvero nulla.
‫Quindi vogliamo da České Imparare la selezione del modello.
‫Escalon ha diversi moduli, ma ne vedremo alcuni tra i più utili.
‫Importa, addestra, prova la suddivisione.
‫Bellissimo.
‫Ora, quando chiamiamo l'aereo di prova del treno, tornerà per valori diversi.
‫Uno è X, il treno uno è X, il test uno è il treno Y e uno è il test Y.
‫Quindi vediamo cosa succede.
‫Train test split e poi gli passiamo i nostri dati X e vediamo cosa dice.
‫In realtà dividi array o matrici in treni casuali e sottoinsiemi di test.
‫Bellissimo.
‫Questo è quello che vogliamo.
‫Vogliamo alcuni dati su cui allenarci e vogliamo alcuni dati su cui valutare i nostri modelli di machine learning.
‫Quindi gli passeremo le caratteristiche e gli passeremo le nostre etichette e definiremo la dimensione del test come zero virgola
‫due.
‫Quindi vediamo cosa succede.
‫Meraviglioso.
‫Funziona senza intoppi.
‫Diamo un'occhiata alle forme delle nostre nuove matrici, perché ricorda, i nostri dati qui sono in realtà solo una matrice in un
‫frame di dati o una fascia non alta.
‫L'array in un frame di dati.
‫Quindi su X addestrato quale forma testerà X test o forma Y treno non modella.
‫E infine, Y prova quale forma.
‫Diciamo questo.
‫Ok, quindi duecentoquarantadue con tredici colonne.
‫Quindi 242 per tredici poi sessantuno per tredici.
‫Ok, questo ha senso.
‫Quindi se guardiamo qui ci sono una, due, tre, quattro, cinque, sei, sette, otto, nove, 10,
‫11, 12, 13, 13 caratteristiche diverse.
‫Ecco perché la nostra variabile del treno X è duecentoquarantadue per tredici.
‫Ma da dove viene questo 240?
‫Bene, questo perché abbiamo deciso qui che vogliamo che il nostro set di dati di test sia il venti percento
‫dei dati complessivi.
‫Quindi diamo un'occhiata a questo.
‫Se andiamo a forma di X perché X è prima di dividerlo, giusto, abbiamo X quassù, a forma di X.
‫Trecentotre, quindi abbiamo trecentotre campioni in totale.
‫Controlliamo solo questo.
‫Tre campioni gratuiti in totale e l'80% di essi saranno dati di addestramento per il modello di apprendimento
‫automatico.
‫Quindi, se ci alleniamo in forma, vogliamo il doppio da zero virgola otto a duecentoquarantadue virgola
‫quattro.
‫Li aggiungiamo insieme.
‫242 più 61.
‫Tutto ciò che ha fatto è che è stato eseguito in basso e automaticamente ritagliato l'altro 20% nel set
‫di test e ha fatto lo stesso per perché allenarsi e perché testare.
‫Bellissimo.
‫Ora abbiamo suddiviso i nostri dati in training e test.
‫Il prossimo passo che torniamo qui è riempirlo o convertirlo, assicurandoci che sia tutto numerico così potremmo
‫vederlo.
‫Forse lo facciamo.
‫Lo riempiamo prima.
‫Sì, è una buona idea.
‫Torneremo e lo faremo nel prossimo video.
‫Quindi magari prova a giocare con uno dei nostri file CSV e a dividerlo in dati di allenamento e
‫test o prima a dividerlo in X e Y e poi cambiare questo parametro qui per vedere cosa succede quando lo
‫cambiamo a zero virgola tre.
‫Cosa pensi che succederà se premo MAIUSC?
‫Entra qui.
‫I numeri cambieranno.
‫Oh, forse vuoi giocare con una frazione diversa, altrimenti ci vediamo nel prossimo video
‫e vedremo come riempire alcuni dati mancanti.