EDA の基本統計
スライドで紹介したとおり、New York City のタクシー運賃予測データを使います。まずはデータの基本的な統計量を確認しましょう。その後、いくつかの依存関係を可視化して、それに基づいて仮説を立てていきます。
train と test の各 DataFrame は、すでにワークスペースに用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで挑むKaggleコンペティション
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Shapes of train and test data
print('Train shape:', ____.____)
print('Test shape:', ____.____)
# Train head()
print(____.____())