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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 17
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AI & Data

Python零基礎到Kaggle 系列 第 17 篇

Python零基礎到kaggle-Day16

11th鐵人賽
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今日目標

撰寫特徵工程,建模,訓練,預測Part1,2,3的程式部分
整合前三天提到的內容，內容會有點長，可以搭配前三天說明服用

看完文章您將學到什麼

如何用Python做機器學習最精華部分

程式撰寫

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190918/20114906L9SsMiGC0I.png
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反思回顧

可以用.info()持續觀察目前資料集長相
也可以用.describe()看數值欄位統計量

4.1

針對一個fare缺失值，區間避免切太小失真或太大過擬合，我們用Pandas將票價分成4,5,6個區間，以遞迴特徵選擇(Recursive feature elimination,RFE)判斷，最後以OOB判斷切5份比較適當

4.2

由ticket找出關係，並確認OOB有增加

4.3

觀察age缺失值分佈再分群

完整程式碼

https://github.com/eric999j/Kaggle-Titanic/blob/master/kaggle_titanic/kaggle-Titanic(Feature%20Selection0.82296).ipynb

參考資料

https://medium.com/@yulongtsai/https-medium-com-yulongtsai-titanic-top3-8e64741cc11f


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