Explorative Datenanalyse

Bevor wir in die Details von Pipelines und Vorverarbeitung einsteigen, schauen wir uns zunächst den ursprünglichen, unverarbeiteten Ames-Housing-Datensatz explorativ an. In den vorherigen Kapiteln wurde er für dich vorverarbeitet, damit du dich auf die zentralen XGBoost-Konzepte konzentrieren konntest. In diesem Kapitel übernimmst du die Vorverarbeitung selbst!

Eine kleinere Version dieses ursprünglichen, unverarbeiteten Datensatzes wurde in einen pandas-DataFrame mit dem Namen df geladen. Deine Aufgabe ist es, df in der Shell zu erkunden und die Option auszuwählen, die falsch ist. Das übergeordnete Ziel dieser Übung ist es, zu verstehen, welche Transformationen nötig sind, um XGBoost einsetzen zu können.