Eksploracyjna analiza danych
Zanim zagłębisz się w szczegóły potoków i preprocessingu, przyjrzyjmy się bliżej oryginalnemu, nieprzetworzonemu zbiorowi danych Ames dotyczącemu cen nieruchomości. W poprzednich rozdziałach dane były już wstępnie przetworzone, dzięki czemu mogłeś skupić się na podstawowych koncepcjach XGBoost. W tym rozdziale preprocessing wykonasz samodzielnie!
Mniejsza wersja oryginalnego, niepzetworzonego zbioru danych została wczytana do DataFrame'a pandas o nazwie df. Twoim zadaniem jest zbadanie df w konsoli i wskazanie opcji, która jest niepoprawna. Ćwiczenie ma szerszy cel: zrozumienie, jakie transformacje będą potrzebne, aby móc używać XGBoost.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Extreme Gradient Boosting with XGBoost
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń
Rozpocznij ćwiczenie