Analiza exploratorie a datelor

Înainte de a intra în detaliile pipeline-urilor și preprocesării, hai să facem o analiză exploratorie a setului de date original, neprocesar, Ames housing. În capitolele anterioare, aceste date au fost preprocesate pentru tine, astfel încât să te poți concentra pe conceptele de bază ale XGBoost. În acest capitol, vei face preprocesarea singur!

O versiune redusă a acestui set de date original, neprocesar, a fost încărcată în prealabil într-un DataFrame pandas numit df. Sarcina ta este să explorezi df în Shell și să alegi varianta incorectă. Scopul mai larg al acestui exercițiu este să înțelegi ce tipuri de transformări va trebui să aplici pentru a putea folosi XGBoost.

Răspunsuri posibile

DataFrame-ul are 21 de coloane și 1460 de rânduri.

Media coloanei LotArea este 10516.828082.

DataFrame-ul conține valori lipsă.

Coloana LotFrontage nu are valori lipsă, iar valorile sale sunt de tipul float64.

Abaterea standard a coloanei SalePrice este 79442.502883.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

Răspunsuri posibile

exercițiu