数据挖掘导论——分类与预测（三）
年龄与PClass以及存活率的关系：f,ax=plt.subplots(1,3,figsize=(20,8)) sns.distplot(data[data['Pclass']==1].Fare,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Fares in Pclass 1') sns.distplot(data[data['Pclass']==2].Fare,ax=ax[1]) ax....
数据挖掘导论——分类与预测（二）
完成填充之后，查看填充的结果f,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(20,10)) data[data['Survived']==0].Age.plot.hist(ax=ax[0],bins=20,edgecolor='black',color='red') ax[0].set_title('Survived= 0') x1=list(range(0,85,5)) ax[0....
数据挖掘导论——分类与预测（一）
实验内容背景介绍泰坦尼克号于1909年3月31日在爱尔兰动工建造，1911年5月31日下水，次年4月2日完工试航。她是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永不沉没”的美誉。然而讽刺的是，泰坦尼克号首航便遭遇厄运：1912年4月10日她从英国南安普顿出发，途径法国瑟堡和爱尔兰昆士敦，驶向美国纽约。在14日晚23时40分左右，泰坦尼克号与一座冰山相撞，导致船体裂缝进水。次日凌晨2时2....
数据挖掘二手车价格预测 Task05：模型融合
模型融合是kaggle等比赛中经常使用到的一个利器，它通常可以在各种不同的机器学习任务中使结果获得提升。顾名思义，模型融合就是综合考虑不同模型的情况，并将它们的结果融合到一起。模型融合主要通过几部分来实现：从提交结果文件中融合、stacking和blending。模型融合的类型Stacking相关理论介绍1) 什么是 stacking简单来说 stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基....
数据挖掘-二手车价格预测 Task04：建模调参
数据挖掘-二手车价格预测 Task04：建模调参模型调参部分利用xgb进行五折交叉验证查看模型的参数效果## xgb-Model xgr = xgb.XGBRegressor(n_estimators=120, learning_rate=0.1, gamma=0, subsample=0.8,\ colsample_bytree=0.9, max_depth=7) #,obje...
数据挖掘-二手车价格预测 Task03：特征工程
特征工程理论：常见的特征工程包括：一、导入数据mport warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import missingno as msno import sc....
数据挖掘-二手车价格预测 Task02：数据分析
Task02：数据分析1.EDA数据探索性分析读取文件import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import missingno as msno data....
数据挖掘-二手车价格预测 Task01：赛题理解
数据挖掘-二手车价格预测系列1.赛题概况赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。2.分析赛题此题为传统的数据挖掘问题，通过数据科学以....
数据挖掘系列(4)_Excel的数据挖掘插件_预测
使用预测向导可以预测时序中的值。 预测向导使用 Microsoft 时序算法，该算法是一个用于预测连续列（例如产品销售）的回归算法。每个预测模型必须包含一个事例序列，即区分序列中不同点的列。 例如，使用历史数据来预测几个月中的销售情况，则日期列为事例序列。其他 Microsoft 算法创建依靠给定输入列来预测可预测列的模型（如决策树模型）。 但时序模型的预测则仅以算法在创建模型时从原始数据集派生....
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