探索的データ分析

パイプラインや前処理の細かな部分に入る前に、まずは元の未加工の Ames housing dataset を探索的に分析してみましょう。これまでの章では、XGBoost の核心に集中できるよう、こちらで前処理を済ませていました。この章では、前処理を皆さん自身で行います！

この元の未加工データセットの小さなバージョンが、df という名前の pandas の DataFrame に事前読み込みされています。Shell で df を調べ、選択肢の中から誤っているものを選んでください。この演習の目的は、XGBoost を使うために必要となる変換の種類を理解することです。

選択肢

DataFrame には 21 列と 1460 行があります。

LotArea 列の平均は 10516.828082 です。

DataFrame には欠損値があります。

LotFrontage 列には欠損値がなく、要素の型は float64 です。

SalePrice の標準偏差は 79442.502883 です。

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指示

選択肢

演習