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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
सीधे कूदने से पहले अपनी समस्या के बारे में थोड़ा जानिए! फिर सीखिए कि अपने डेटासेट का सांख्यिकीय और विज़ुअल तरीके से निरीक्षण कैसे करें!
वास्तविक डेटा शायद ही कभी साफ़ और एनालिसिस के लिए तैयार होता है। इस चैप्टर में सीखिए कि अनावश्यक जानकारी कैसे हटाएँ, missing values को कैसे संभालें और अपनी एनालिसिस में अतिरिक्त डेटा कैसे जोड़ें।
इस चैप्टर में सीखिए कि अपने मशीन लर्निंग मॉडल के सीखने के लिए नए फीचर कैसे बनाएँ। हम फ़ील्ड्स को मिलाकर, मैसी कॉलम्स से मान निकालकर, या बेहतर नतीजों के लिए उन्हें एन्कोड करके फीचर्स जनरेट करने के तरीके देखेंगे।
इस चैप्टर में हम सीखेंगे कि किस प्रकार का मॉडल चुनना है। फिर सीखेंगे कि अपने डेटा को मॉडल पर कैसे लागू करें और उसका मूल्यांकन करें। अंत में, हम नतीजों की व्याख्या करना और मॉडल को बाद के लिए सेव करना सीखेंगे!
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