Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phân tích khám phá dữ liệu

Trước khi đi sâu vào chi tiết của pipeline và tiền xử lý, hãy thực hiện một chút phân tích khám phá trên bộ dữ liệu nhà ở Ames bản gốc, chưa qua xử lý. Ở các chương trước, dữ liệu đã được tiền xử lý sẵn để bạn tập trung vào các khái niệm cốt lõi của XGBoost. Trong chương này, bạn sẽ tự mình làm bước tiền xử lý!

Một phiên bản nhỏ hơn của bộ dữ liệu gốc, chưa qua xử lý đã được nạp sẵn vào một DataFrame của pandas tên là df. Nhiệm vụ của bạn là khám phá df trong Shell và chọn phương án không đúng. Mục tiêu lớn hơn của bài tập này là giúp bạn hiểu những loại biến đổi cần thực hiện để có thể sử dụng XGBoost.

Bài tập này là một phần của khóa học

Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập