原文:kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<原始数据分析&缺失值处理>

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦。 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存。这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的。https: www.kaggle.com c titanic gettingStarted 一 载入数据 首先, ...

2015-03-20 13:00 1 19721 推荐指数:

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kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<数据变换>

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 缺失填充之后,就要对其他格式有问题的属性进行 ...

Sat Mar 21 06:27:00 CST 2015 1 7241
kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<随机森林&特征重要性>

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程 ...

Tue Mar 24 00:13:00 CST 2015 4 10996
kaggle数据挖掘竞赛初步--Titanic<派生属性&维归约>

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 为什么有的机器学习项目成功了有的却失败 ...

Mon Mar 23 05:34:00 CST 2015 11 5312
kaggle-titanic 数据分析过程

1. 引入所有需要的包 2. 读入数据源 3. 分析数据 总结:所有的数据中一共包括12个变量,其中7个是数值变量,5个是属性变量 PassengerId(忽略):这是乘客的编号,显然对乘客是否幸存完全没有任何作用 ...

Thu Mar 01 21:02:00 CST 2018 0 1638
Titanic数据分析

一.材料准备 https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 二.提出问题   生存率和哪些因素有关(性别,年龄,是否有伴侣,票价,舱位等级,包间,出发地点)   1.乘客的年龄和票价的分布   2.样本生存的几率是多少   3.乘客 ...

Wed Oct 18 00:53:00 CST 2017 0 1394
python数据分析之清洗数据缺失处理

在使用python进行数据分析时,如果数据集中出现缺失、空值、异常值,那么数据清洗就是尤为重要的一步,本文将重点讲解如何利用python处理缺失 创建数据 为了方便理解,我们先创建一组带有缺失的简单数据用于讲解 检查缺失 对于现在的数据量,我们完全可以直接查看整个数据来检查是否 ...

Sun Mar 01 00:00:00 CST 2020 0 11286
【转】数据分析中的缺失处理

没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据缺失数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效,如何舍弃缺失记录,则会丢失大量信息,使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异 ...

Wed May 23 23:53:00 CST 2018 0 2379
 
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