or
Acest exercițiu face parte din cursul
În acest capitol, vei explora ce este ingineria caracteristicilor și cum să începi să o aplici pe date reale. Vei încărca, explora și vizualiza un set de date provenit dintr-un sondaj, iar în acest proces vei învăța despre tipurile de date subiacente și despre motivul pentru care acestea influențează modul în care ar trebui să construiești caracteristicile. Folosind biblioteca pandas, vei crea noi caracteristici atât din coloane categoriale, cât și din coloane continue.
Acest capitol te introduce în realitatea datelor dezordonate și incomplete. Vei învăța cum să identifici valorile lipsă din datele tale și vei explora mai multe abordări pentru a le gestiona. Vei folosi, de asemenea, tehnici de manipulare a șirurilor de caractere pentru a elimina caracterele nedorite din setul de date.
În acest capitol, te vei concentra pe analiza distribuției subiacente a datelor și pe impactul pe care aceasta îl poate avea asupra fluxului tău de machine learning. Vei învăța cum să gestionezi datele înclinate și situațiile în care valorile extreme ar putea afecta negativ analiza.
În ultimul capitol, vei lucra cu date text nestructurate și vei descoperi modalități prin care poți construi caracteristici tabulare dintr-un corpus de text. Vei compara diferite abordări și vei analiza cât de mult context este extras din text, precum și cum să echilibrezi nevoia de context fără a genera prea multe caracteristici.
Exercițiul curent