1 了解赛题 - 赛题概况 - 数据概况 - 预测指标 - 分析赛题 1.1 赛题概况 本次比赛任务是利用历史数据并结合地图信息,预测五和张衡交叉路口未来一周周一(2019年2月11日)和周四(2019年2月14日)两天的5:00-21:00通 ...
EDA目标 EDA的价值主要在于熟悉数据集,了解数据集,对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。 完成对于数据的探索性分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。 内 ...
2020-05-23 22:47 2 555 推荐指数:
1 了解赛题 - 赛题概况 - 数据概况 - 预测指标 - 分析赛题 1.1 赛题概况 本次比赛任务是利用历史数据并结合地图信息,预测五和张衡交叉路口未来一周周一(2019年2月11日)和周四(2019年2月14日)两天的5:00-21:00通 ...
一、赛题理解 本次比赛任务是利用历史数据并结合地图信息 预测五和张衡交叉路口 未来一周 周一(2019年2月11日)和周四(2019年2月14日)两天 的5:00-21:00通过wuhe_zhangheng路口4个方向的车流量总和。 要求模型输出 ...
数据探索性分析(EDA) 什么是EDA 在拿到数据后,首先要进行的是数据探索性分析(Exploratory Data Analysis),它可以有效的帮助我们熟悉数据集、了解数据集。初步分析变量间的相互关系以及变量与预测值之间的关系,并且对数据 ...
。 我们对大数据以及大数据分析完全没有头绪,我们甚至对大数据技术产生了迷茫,产生了退缩。 当我们拿到 ...
一、预选赛题------文本情感分类模型 本预选赛要求选手建立文本情感分类模型,选手用训练好的模型对测试集中的文本情感进行预测,判断其情感为「Negative」或者「Positive」。所提交的结果按照指定的评价指标使用在线评测数据进行评测,达到或超过规定的分数线即通过预选赛 ...
2020中国高校计算机大赛·华为云大数据挑战赛-数据分析(二) 哈喽,小伙伴们好久不见,这几个星期由于个人原因,都没时间做比赛,直到最近几天开始做了下,趁周日写下分享记录,分数虽然不高,但是分享出来一些清洗数据和特征工程的看法,希望对大家有所帮助和启发。 这里继续上次的分析,上一篇我们主要分析 ...
(variance) 变异系数(CV):对标准差做去量纲化,消除两组数据间测量尺度和量纲的影响 通过箱线图来查看 ...
1.查看数据的类型概况 cols = [c for c in train.columns] #返回数据的列名到列表里 print('Number of features: {}'.format(len(cols))) print('Feature types:')train[cols ...