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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 13
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Google Developers Machine Learning

Machine Learning Day30系列 第 14 篇

[Day14] 數據前處理EDA

11th鐵人賽
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補一下特徵工程前的EDA，
探索式資料分析(EDA)進行數據分析流程，
資料來源機器學習百日馬拉松。

什麼是EDA

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190930/20112568wJw84rB9vd.png

範例

前處理

  1. 資料讀取
  2. 格式調整
  3. 填補缺值
  4. 去離群值
  5. 特徵縮放

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190930/20112568S0nr3Oyx9X.png

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190930/20112568Pm8YTW3IBw.png

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190930/201125687JiBs3Bknt.png

進行EDA

  1. 相關係數
  2. 核密度函數
  3. 離散化
  4. 繪圖排版
  5. 常用圖形
  6. 模型體驗

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190930/20112568mi54INTB9g.png

儲存結果

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190930/20112568xZ4lpURQ6F.png

資料蒐集後，
需要直接進行EDA，
包含對資料的假設、分佈和處理等。

以上，打完收工。


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系列文
Machine Learning Day30 共 26 篇
  1. 22
    [Day22] 模型選擇-隨機森林
  2. 23
    [Day23] 模型選擇-梯度提升機
  3. 24
    [Day24] 超參數調整
  4. 25
    [Day25] 模型選擇-集成方法
  5. 26
    [Day26] 監督式學習 - 前處理 Processing (1/6)
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