模型搭建和評估 1經(jīng)過前面的探索性數(shù)據(jù)分析我們可以很清楚的了解到數(shù)據(jù)集的情況 2.特征工程 (1)缺失值填充 對分類變量缺失值:填充某個缺失值字符(NA)铅鲤、用最多類別的進行填...
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數(shù)據(jù)可視化 1準備工作 (1)開始之前吉拳,導入numpy鉴吹、pandas包和數(shù)據(jù) (2)導入result.csv這個文件 2 如何讓人一眼看懂你的數(shù)據(jù)耘成? (1)可視化展示泰坦尼克...
數(shù)據(jù)重構 準備工作 (1)導入基本庫` (2)載入文件result.csv 2數(shù)據(jù)的合并 (1)將文件train-left-up.csv,train-left-down.cs...
動手學數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)清洗及特征處理 1.開始之前耕驰,導入numpy痰驱、pandas包和數(shù)據(jù) (1)#加載所需的庫 (2)加載數(shù)據(jù)train.csv 2. 數(shù)據(jù)清洗簡述 (1)我們...
動手學數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)加載 1.1 載入數(shù)據(jù) 1.1.1 導入numpy和pandas 1.1.2 :載入數(shù)據(jù) (1) 使用相對路徑載入數(shù)據(jù) 打印載入數(shù)據(jù)前4行 結果: 注意:...
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