Cum arată datele tale? (I)
Până acum te-ai concentrat pe crearea de atribute noi și pe rezolvarea problemelor din date. Ingineria atributelor poate fi folosită și pentru a valorifica la maximum datele pe care le ai deja și pentru a le utiliza mai eficient la construirea modelelor de machine learning.
Mulți algoritmi presupun că datele tale sunt distribuite normal, sau cel puțin că toate coloanele sunt pe aceeași scară. Acest lucru nu este întotdeauna valabil – de exemplu, o caracteristică poate fi măsurată în mii de dolari, în timp ce alta reprezintă numărul de ani. În acest exercițiu, vei crea grafice pentru a examina distribuțiile unor coloane numerice din DataFrame-ul so_survey_df, stocat în so_numeric_df.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ingineria caracteristicilor pentru Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create a histogram
____
plt.show()