原文:kaggle數據挖掘競賽初步--Titanic<原始數據分析&缺失值處理>

Titanic是kaggle上的一道just for fun的題,沒有獎金,但是數據整潔,拿來練手最好不過啦。 這道題給的數據是泰坦尼克號上的乘客的信息,預測乘客是否幸存。這是個二元分類的機器學習問題,但是由於數據樣本相對較少,在當時慌亂的情況下幸存者有一定的隨機性,還是有一定挑戰的。https: www.kaggle.com c titanic gettingStarted 一 載入數據 首先, ...

2015-03-20 13:00 1 19721 推薦指數:

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kaggle數據挖掘競賽初步--Titanic<數據變換>

完整代碼: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始數據分析數據處理 Titanic系列之數據變換 Titanic系列之派生屬性&維歸約 缺失填充之后,就要對其他格式有問題的屬性進行 ...

Sat Mar 21 06:27:00 CST 2015 1 7241
kaggle數據挖掘競賽初步--Titanic<隨機森林&特征重要性>

完整代碼: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始數據分析數據處理 Titanic系列之數據變換 Titanic系列之派生屬性&維歸約 之前的三篇博文已經進行了一次還算完整的特征工程 ...

Tue Mar 24 00:13:00 CST 2015 4 10996
kaggle數據挖掘競賽初步--Titanic<派生屬性&維歸約>

完整代碼: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始數據分析數據處理 Titanic系列之數據變換 Titanic系列之派生屬性&維歸約 為什么有的機器學習項目成功了有的卻失敗 ...

Mon Mar 23 05:34:00 CST 2015 11 5312
kaggle-titanic 數據分析過程

1. 引入所有需要的包 2. 讀入數據源 3. 分析數據 總結:所有的數據中一共包括12個變量,其中7個是數值變量,5個是屬性變量 PassengerId(忽略):這是乘客的編號,顯然對乘客是否幸存完全沒有任何作用 ...

Thu Mar 01 21:02:00 CST 2018 0 1638
Titanic數據分析

一.材料准備 https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 二.提出問題   生存率和哪些因素有關(性別,年齡,是否有伴侶,票價,艙位等級,包間,出發地點)   1.乘客的年齡和票價的分布   2.樣本生存的幾率是多少   3.乘客 ...

Wed Oct 18 00:53:00 CST 2017 0 1394
python數據分析之清洗數據缺失處理

在使用python進行數據分析時,如果數據集中出現缺失、空值、異常值,那么數據清洗就是尤為重要的一步,本文將重點講解如何利用python處理缺失 創建數據 為了方便理解,我們先創建一組帶有缺失的簡單數據用於講解 檢查缺失 對於現在的數據量,我們完全可以直接查看整個數據來檢查是否 ...

Sun Mar 01 00:00:00 CST 2020 0 11286
【轉】數據分析中的缺失處理

沒有高質量的數據,就沒有高質量的數據挖掘結果,數據缺失數據分析中經常遇到的問題之一。當缺失比例很小時,可直接對缺失記錄進行舍棄或進行手工處理。但在實際數據中,往往缺失數據占有相當的比重。這時如果手工處理非常低效,如何舍棄缺失記錄,則會丟失大量信息,使不完全觀測數據與完全觀測數據間產生系統差異 ...

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