Публикации по теме 'data-pre-processing'


Полное руководство по пониманию ваших данных.
Оглавление · 1) Насколько велики данные? · 2) Как выглядят данные? · 3) Каков тип данных столбца? · 4 ) Есть ли пропущенные значения? · 5) Как выглядят данные математически? · 6) Имеются ли повторяющиеся значения? · 7) Как корреляция между столбцами? · Пример: Самый важный шаг перед началом проекта машинного обучения — сбор данных и их преобразование в более удобный формат. Наша модель машинного обучения просто не может быть обучена на собранных данных; если мы..
Этапы предварительной обработки данных в Python для любого алгоритма машинного обучения
Подготовка данных - один из незаменимых шагов в любом жизненном цикле разработки машинного обучения. В современном мире данные представлены как в структурированной, так и в неструктурированной форме. Чтобы иметь дело с такими данными, специалисты по данным потратили почти 70–80% своего времени на подготовку данных для дальнейшего анализа, который включает: Обработка отсутствующих значений Кодирование строковых значений в целочисленные значения Разделение данных на набор данных для..
Мое понимание предварительной обработки данных
При предварительной обработке данных обучения и тестовых данных имеет ли значение предварительная обработка перед разделением или разделение перед предварительной обработкой? Принцип здесь состоит в том, чтобы убедиться, что модель не получает никаких прицелов от тестовых данных. Или убедитесь, что информация тестовых данных не просачивается в обучающие данные. Например, если он заполняет нули, предварительная обработка перед разделением или разделение перед предварительной обработкой..
Pandas поддерживает различные типы переменных drop: Сообщение 2: Предварительная обработка данных
Все мы знаем о силе фрейма данных, который представляет собой двумерную помеченную структуру данных со столбцами разных типов. Данные выровнены в формате удобочитаемой таблицы и используются панды для чтения и обработки. Наша задача - выполнять все задачи предварительной обработки данных в Python, и мы должны постараться исключить Excel, насколько это возможно. Когда дело доходит до анализа данных, у нас есть большое количество атрибутов, и только некоторые из них интересны для..
Машинное обучение с помощью Python (Часть 2: Предварительная обработка данных-II)
Давайте завершим оставшиеся шаги для предварительной обработки данных. 5. Категориальные данные Если вы пойдете и проверите набор данных, есть 2 категориальные переменные, переменная страны и переменная приобретенного продукта. Эти две переменные являются категориальными просто потому, что они содержат категории. Переменная Country содержит 3 категории Непал, Китай и Индия, тогда как ProductPurchase содержит 2 категории yes и no. Поскольку мы знаем, что модели машинного обучения..
PCA 101: Руководство для начинающих по осмыслению многомерных данных
В области машинного обучения (ML) PCA или анализ основных компонентов является популярным методом уменьшения количества признаков в наборе данных при сохранении дисперсии и информации из исходных данных. Это имеет решающее значение для этапов извлечения и выбора функций конвейера машинного обучения, поскольку алгоритмы машинного обучения работают более эффективно с меньшим количеством функций. В этой статье будет подробно описан PCA и показано, как его можно использовать для понимания..
[P7-DS] My Data Science Path, октябрь 2019 г. — 6-я неделя
Тема: Предварительная обработка данных для машинного обучения и глубина знаний ML. Привет всем, с возвращением, к части 6 моего пути ученого данных , если вы не следили за моим блогом на прошлой неделе, пожалуйста, прочитайте его, чтобы вы могли понять, как я учусь и где я учусь. 1 . Об этой прошлой неделе На прошлой неделе я изучил машинное обучение, бум, да, я сказал, что не перейду к машинному обучению, пока полностью не изучу предварительную обработку данных, но поверьте..