Публикации по теме 'exploratory-data-analysis'
Предсказание возраста морского ушка
Использование гребневой регрессии для прогнозов.
Морские ушки — это морепродукты, обитающие в холодных водах Новой Зеландии, Австралии, Южной Африки, Японии и на западном побережье Северной Америки. У него чрезвычайно богатое, ароматное и высоко ценимое мясо, которое считается кулинарным деликатесом.
Цели и задачи
В этом проекте мы попытаемся предсказать возраст морского ушка на основе его физических размеров и пола с помощью хребтовой регрессии.
Поток Процесс
Источник..
ДВУСТОРОННИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
В этом блоге мы поговорим о двумерном анализе набора данных и о том, как мы его выполняем после этого, мы видим, какие графики используются в этой задаче.
Если мы применяем EDA к двум функциям одновременно, это называется двумерным анализом, здесь мы видим двумерный анализ категориальных данных, а затем числовых данных, наконец, категориальных и числовых.
Когда обе переменные в двумерных данных находятся в статической форме, данные интерпретируются, и о них делаются утверждения и..
Исследовательский анализ данных-1: выбросы
Выбросы: выбросы — это точки данных, которые находятся далеко от остальных точек данных.
Выбросы будут влиять на среднее значение и стандартное отклонение набора данных. Итак, мы должны найти их, а затем удалить эти выбросы.
Создание массива с одним выбросом и наблюдение за тем, как выброс влияет на среднее значение и стандартное отклонение.
Наблюдение за средним значением и стандартным отклонением массива после удаления этого выброса.
Всегда удаление выбросов..
Код логистической регрессии
Начнем с кода
Используется набор данных Стекло . Классификационный набор данных На основе содержания различных элементов, присутствующих в нем, решается, для какой цели следует использовать стекло
#Data Preprocessing Part
#Data Visualisation, Data Analysis
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_csv("glass.csv")
print("\nThe Number of Rows and Columns in Dataset : ",df.shape)
print(df)..
Обзор исследовательского анализа данных с помощью набора данных Haberman
"Анализ данных"
Обзор исследовательского анализа данных (EDA) с использованием набора данных Haberman
Практическое руководство, чтобы начать анализировать ваши данные.
«Данные будут говорить, если вы готовы слушать» - Джим Бергесон.
При правильном использовании данных можно получить представление и использовать их для множества целей. Необработанным данным не о чем рассказывать. Итак, чтобы понять и получить представление о данных, после процесса сбора данных в игру вступает..
Исследовательский анализ данных: запись визуализаций Seaborn с помощью Comet
Введение
Исследовательский анализ данных (EDA) — одна из основных задач, которую выполняет Data Scientist, начиная работу с новым набором данных. Этот процесс информирует нас о распределении или взаимосвязи между переменными, выявляет отсутствующие и нечистые данные и выявляет выбросы. Это помогает в разработке и обновлении конвейеров данных для предварительной обработки входящих данных.
Существуют различные библиотеки Python, которые поддерживают как статистический, так и научный..
Полное руководство по библиотеке Pandas (код Python) - часть 3/4
Введение
Добро пожаловать в раздел визуализации серии Pandas. В частях 1 и 2 были рассмотрены основы самой библиотеки pandas для начала работы с EDA и этапы обработки данных с использованием наиболее известных методов, которые может предложить библиотека.
Неудивительно, что визуализация в любом анализе является наиболее продуманным разделом, у нас может быть самая интересная информация, которой мы можем поделиться с людьми, но очень легко запутаться, принимая решение о выборе типа..
