kaggle之EDA 在kaggle中复现。 Your Home for Data Sciencewww.kaggle.com/code/brucexie/intro-to-exploratory-data-analysis-eda-in-python 什么是EDA? 在kaggle社区经常会遇到EDA这个词。EDA的全称是Exploratory Data Analysis,是一种探索式的数据分析,目的是为了理解你的数据。通过总结数据的主要特征、绘制图表...
1.1 魔术工具及所需要包 魔术工具,python 的 notebook 可以自动的更新 py 文件里的 function。 %load_ext autoreload %autoreload 2 %matplotlib inline 导入全部的 模块,如果需要安装包的,可以一次性检查一下。 import os import math from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor import numpy as np import ...
patient_data=pd.read_csv('/kaggle/input/patient-risk-profiles/patient_risk_profiles.csv')zomato_data=pd.read_csv('/kaggle/input/zomato-data-40k-restaurants-of-indias-100-cities/zomato_dataset.csv')from ydata_profilingimportProfileReport patient_report=ProfileReport(patient_data)patient_report zomato...
3.开始训练,eval填train和valid之后可以获得对应的score # Iterate through each foldfortrain_indices, valid_indices in k_fold.split(features):# Training data for the foldtrain_features, train_labels = features[train_indices], labels[train_indices]# Validation data for the foldvalid_features, valid_...
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作,但是由于EDA是不可避免的,所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形,而是获得对数据集的理解,并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库,但是...
EDA中级-Kaggle学习2-特征工程序章 原文来源:这里! 数据集:根据不同人的数据来判断他有没有可能再次偿还信用借款(Home credit default risk) 看完的感想是: 每个不同的数据集的数据都是不一样的,背后表现的现象也是有差异。 但是还是有处理数据的规律和套路可以值得学习的。
本文介绍如何利用==python进行探索性数据分析== 参考资料: https://www.kaggle.com/competitions/titanic 最近小伙伴问我有什么刷题网站推荐,在这里推荐一下牛客网,里面包含各种面经题库,全是免费的题库,可以全方面提升你的职业竞争力,提升编程实战技巧,赶快来和我一起刷题吧!牛客网链接|python篇 ...
如果在Jupyter或Kaggle中工作,可以使用show_notebook来呈现报告,在本地可以使用show_html在新的浏览器窗口中打开报告。 import sweetviz as sv patient_report_2=sv.analyze(patient_data) patient_report_2.show_notebook(w="100%", h="full") 该报告与YData类似,提供了类似的信息,但UI感觉有点过时。
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作,但是由于EDA是不可避免的,所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形,而是获得对数据集的理解,并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库,但是现在已经过了1年的时间了,我们看看...
案例一:Kaggle,Comprehensive data exploration with Python 1. 了解问题和变量(房价数据) 2. 单变量分析 3. 多变量分析 4. 缺失值处理 5. 异常值处理 6. 数据变换 7. 同方差性测试 8. 生成哑变量 案例二:Kaggle,House Prices - Advanced Regression Techniques 1. 数据导入与初步检查 2. 删除缺失值较多的...