Дослідження даних UCI SECOM

Щоб підсумувати цей розділ і закріпити розуміння bagging, попрацюймо з новим набором даних! Це дані з процесу виробництва напівпровідників, отримані з UCI Machine Learning Repository.

Кожен рядок — це виробнича одиниця. Ознаки — це вимірювання з датчиків або точок у процесі. Мітки показують, чи одиниця проходить (1) або провалює (-1) тест.

Набір даних уже завантажено і доступний як uci_secom. Змінна target — це стовпець 'Pass/Fail'. Використайте методи .value_counts() і .describe(), щоб перевірити цю змінну. Що ви помічаєте?

Можливі відповіді

Негативних тестів менше, ніж позитивних.

У цільовій змінній багато пропусків.

Є ознаки значного дисбалансу класів у цільовій змінній.

Вправа

Дослідження даних UCI SECOM

Інструкції

Можливі відповіді

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

Інструкції

Можливі відповіді

Вправа