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for dataset in data_cleaner: #用中位数填充 dataset['Age'].fillna(dataset['Age'].median(), inplace = True) dataset['Embarked'].fillna(dataset['Embarked'].mode()[0], inplace = True) dataset['Fare'].fillna(dataset['Fare'].median(), inplace = True) #删除部分数据 drop_column = ['...
Learn the core ideas in machine learning, and build your first models. Estimated time: 3 hours Join 20K monthly users Python Learn the most important language for data science. Estimated time: 7 hours Join 23K monthly users sell Public Health...
all_image_labels = [label_to_index[pathlib.Path(path).parent.name] for path in all_image_paths] #列表推导式 1. 2. 3. 4. 最后,可将获得的图像路径和labels转成tensorflow中的格式,并合在一个数据集中。 AI检测代码解析 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_images,train_l...
DatasetFeatureStatistics包含了一组FeatureNameStatistics;每个表示单个特征的各种统计量。 特征的数据类型不同(数值型、字符型、原始字节),特征统计量也不同。 数值型特征,特征统计量包含 min, mean, median, max and standard deviation。 字符型特征,特征统计量包含 average length, number of unique values and mod...
defget_title(name):title_search=re.search(([A-Za-z]+).,name)# If the title exists,extract andreturnit.iftitle_search:returntitle_search.group(1)return""# Create anewfeatureTitle,containing the titlesofpassenger namesfordatasetinall_data:dataset[Title]=dataset[Name].apply(get_title)# Group...
for dataset in [train_df]: dataset['Relatives'] = dataset['SibSp'] + dataset['Parch'] axes = sns.factorplot('Relatives','Survived', data=train_df, aspect = 2.5) 有1-3个亲戚在船上,幸存率相对更高。 清洗数据 在11个特征中找出可用的,每一个特征先填充空缺值(如有),并完成分类。 1、年...
类别型特征(categorical feature)主要是指职业,血型等在有限类别内取值的特征。它的原始输入通常是字符串形式,大多数算法模型不接受数值型特征的输入,针对数值型的类别特征会被当成数值型特征,从而造成训练的模型产生错误。 文章目录 Label encoding 序列编码(Ordinal Encoding) ...
Kaggle_Data Visulazation of seaborn exercise1 首先下载.csv文件的数据集,该数据集是基于如下背景: In this notebook, we'll work with a dataset of historical FIFA rankings for six countries: Argentina (ARG), Brazil (BRA), Spain (ESP), France (FRA), Germany (GER), and Italy (ITA). The da...
sns.barplot(x='Sex', y='Survived', data=train) 图如下: 我们可以看到,确实是女性幸存率远高于男性,那么性别Sex是一个很重要的特征。 2.2 乘客等级与生存率的关系 1 sns.barplot(x='Pclass', y='Survived', data=train) 图如下: 我们发现,乘客社会等级越高,幸存率越高,所以Pclass这个特征也比较重要。