<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Quyidagi pandas python ma'lumotlar ramkasidan foydalanib, har bir noyob "sahifa" bilan yangi ma'lumotlar ramkasini qanday yaratish va har bir noyob "sahifa" uchun "total_impressions_count" ni sanasi bo'yicha hisoblash va o'sha kun uchun ko'rsatmalar bo'yicha saralab olingan eng yaxshi 5 ta "so'rov" maydoni qiymatlarini o'z ichiga olishni ko'rsating. MASLAHAT DATAFRAME DATA: id sanasi so'rov sahifasi mamlakat qurilma bosmalar ctr avg_position unique_hash 10988002 11409704 2022-10-21 pancakes https://example.com/pancakes/ usaK DESTOP 1 0 0.0 35.000000 d9e67cbc8afddd39a817fcbb9a8de3f8<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ma'lumotlar ramkangiz `df` deb nomlangan bo'lsa, siz har bir noyob "sahifa" bilan yangi ma'lumotlar ramkasini yaratishingiz va har bir noyob "sahifa" uchun "total_impressions_count" ni sanadan hisoblab, quyidagi kod yordamida ushbu kun uchun ko'rinishlar bo'yicha saralab berilgan eng yaxshi 5 ta "so'rov" maydon qiymatlarini kiritishingiz mumkin: ``` # Sahifa va sana bo'yicha guruhlash, va ko'rinishlarni jamlash = df.groupby['sahifa','sanasi']).agg({'impressions':'sum'}) # Har bir sahifa uchun ko'rinishlarga ko'ra birinchi 5 ta so'rovni oling va sana bo'yicha top_queries = df.groupby['sahi<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Qanday qilib Pytorch yordamida ma'lum bir sana uchun ko'rsatmalarni taxmin qilish uchun oddiy regressiya modelini yaratishim mumkin, ma'lumotlar ramkasi va taqdim etilgan xususiyatlardan foydalangan holda? Barcha kod uchun importlarni o'z ichiga oling.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Bir ma'lum sana uchun ko'rinishlarni taxmin qilish uchun PyTorch yordamida oddiy regressiya modelini yaratish uchun quyidagi qadamlarni bajarishingiz mumkin: 1. Kerakli kutubxonalarni import qiling: PyTorch, NumPy va Pandas: ```python import torch import numpy as np import pandas as pd ``` 2. CSV faylidan ma'lumotlarni Pandas DataFrame-ga yuklang: ``python ma'lumot = pd.read_csv ((('data.csv') ``` 3. Kirish va chiqish o'zgaruvchilarini aniqlang: ``python X = data.iloc[:,-1].value y = data.iloc[:, -1].value y = data.iloc[:, -1].value y ```` 4. Ma'lumotni PyTorch<|eot_id|>