0、获取数据集 模型预训练中要使用的数据集是 FSDKaggle 2019,已经在 Peltarion 平台经过预处理,所以音频文件经过转化,与 index.csv 一起保存为 Numpy 文件格式,所以,大家直接下载 dataset.zip 即可。 下载地址: https://www.kaggle.com/carlthome/preprocess-freesound-data-to-train-with-peltarion/output 1、...
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 dataset is stored as a CSV file (short forco...
dataset[Age_bin] = pd.cut(dataset[Age], bins=[0,14,20,40,120], labels=[Children,Teenage,Adult,Elder]) fordatasetinall_data: dataset[Fare_bin] = pd.cut(dataset[Fare], bins=[0,7.91,14.45,31,120], labels [Low_fare,median_fare,Average_fare,high_fare]) traindf=train_df fordataseti...
私下共享Dataset,不组队; 一台机器或一个IP登陆多个账号; 别人帮我提交代码或CSV; 非作弊行为 跑公开Notebook,提交; 使用其他人公开的Dataset,提交; 所有Kaggle官网能看到的Notebook和Dataset,都是公开的,都可以使用,都不算作弊。
fordataset in combine:dataset['Sex']=dataset['Sex'].map({'female':1,'male':0}).astype(int) 特征Age缺失值填充:利用相关特征Sex和Pclass来估计Age的值 guess_ages=np.zeros((2,3))# 迭代sex(0或1)和pclass(1,2,3)来计算六个组合的年龄估计值。fordataset in combine:fori inrange(0,2):fo...
使用torch.utils.data.Dataset类来定义自己的数据集。步骤如下: (1)将原数据中的CSV文件中图片名称与类别提取出来,借用sklearn的数据划分函数划分训练集与验证集,比例为8:2,再将名称与类别分别放入train.txt,train_label.txt,val.txt,val_label.txt。
###缺失值处理fordatasetindata_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 = ['PassengerId'...
genders = {"male": 1, "female": 0} data = [train_df, test_df] for dataset in data: dataset['Sex'] = dataset['Sex'].map(genders) dataset.head() 6、客舱等级(Pclass) 没有缺失值且本来就是1/2/3的分类,可以不做处理直接用。 7、亲属数量(Parch+SibSp) 刚才算的“Relatives”可以直接...
要求提交的文件是csv格式的,假如你将结果保存在result.csv,那么点击”Click or drop submission here“,选中result.csv文件上传即可,系统将测试你提交的结果的准确率,然后排名。 另外,除了“Competition Details“、”Get the Data“、”Make a submission“,侧边栏的”Home“、”Information“、"Forum"等,也提供了关...
# data = pd.read_csv("../input/riiid-test-answer-prediction/train.csv")Pandas介绍 Pandas是最常用的数据集读取方法,也是Kaggle的默认方法。Pandas功能丰富、使用灵活,可以很好的读取和处理数据。 使用pandas读取大型数据集的挑战之一是其保守性,同时推断数据集列的数据类型会导致pandas dataframe占用大量非必要内存...