Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

ChatGPT для саморазвития: Освоения программирования, консалтинга и изучения иностранных языков
Шрифт:

Библиотека pandas уже установлена и наш файл titanic.csv уже загружен в переменную data.

Файл titanic.csv содержит следующие столбцы:

Survived: int64, Pclass: int64, Name: object, Sex: object, Age: float64, Siblings/Spouses Aboard: int64, Parents/Children Aboard: int64, Fare: float64

Выполни визуализацию данных построив гистограмму, box plot, bar plot, scatter plot и корреляционную матрицу.

Чат:

Если данные уже загружены в переменную data, вы можете использовать следующий код для визуализации данных с помощью гистограмм, box plot, bar plot, scatter plot и корреляционной матрицы:

Этот

код создаст графики визуализации, включая гистограммы, box plot, bar plot, scatter plot и корреляционную матрицу для различных столбцов данных. Гистограммы и box plot используются для числовых переменных, в то время как bar plot используется для категориальных переменных. Scatter plot и корреляционная матрица позволяют наблюдать взаимосвязь между числовыми переменными.

Выполнение кода создаст графики, которые помогут вам лучше понять распределение данных, взаимосвязь между переменными и выявить возможные выбросы или аномалии в данных.

Результат:

Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.

Пользователь:

Ты можешь анализировать графики?

как их загрузить тебе для анализа?

Чат:

К сожалению, как AI, я не могу напрямую анализировать изображения или графики, загруженные пользователем. Однако, если у вас есть вопросы о том, как интерпретировать графики или какие выводы можно сделать на основе графиков, я могу помочь вам с объяснениями и рекомендациями.

Вы можете задать вопросы, касающиеся графиков, и я постараюсь дать вам подробные ответы и объяснения.

Примеры вопросов могут быть следующими:

Как интерпретировать корреляционную матрицу?

Что такое выбросы на box plot, и что они могут означать для данных?

Какие выводы можно сделать из гистограммы или bar plot?

Пожалуйста, задайте свои вопросы, и я с радостью помогу вам разобраться в анализе графиков.

Пользователь:

Как интерпретировать корреляционную матрицу?

Что

такое выбросы на box plot, и что они могут означать для данных?

Какие выводы можно сделать из гистограммы или bar plot?

Чат:

Корреляционная матрица – это таблица, которая показывает корреляционные коэффициенты между парами переменных. Корреляционные коэффициенты – это числовые значения, которые измеряют степень связи между двумя переменными.

Коэффициент корреляции может принимать значения от -1 до 1. Коэффициенты, близкие к 1, означают положительную корреляцию, т.е. если значение одной переменной увеличивается, то увеличивается и значение другой переменной. Коэффициенты, близкие к -1, означают отрицательную корреляцию, т.е. если значение одной переменной увеличивается, то значение другой переменной уменьшается. Коэффициенты, близкие к 0, означают отсутствие корреляции между переменными.

Box plot – это график, который показывает распределение данных и позволяет выявлять выбросы. Выбросы – это значения, которые сильно отличаются от остальных значений в выборке. Выбросы могут означать, что данные содержат ошибки, ошибки измерения или аномальные значения. Также выбросы могут быть результатом редкого события или непредвиденных условий, которые необходимо учитывать при анализе данных.

Гистограмма – это график, который показывает распределение данных по определенным интервалам или классам. Она может помочь понять форму распределения данных, например, нормальное, скошенное или мультимодальное распределение. Bar plot – это график, который используется для сравнения количественных данных между несколькими категориями. Он может показать, какие категории имеют более высокие или более низкие значения, и помочь выявить различия в данных между категориями. Выводы из гистограммы или bar plot могут помочь понять, какие категории или значения в данных являются наиболее значимыми или важными для анализа.

Внимание:

Как вы уже заметили, ChatGPT не только предоставляет вам код с решением, но и может подробно консультировать вас, объяснять сложные термины и помогать сделать выводы и заключения.

Это значительно упрощает процесс обучения и решения задач, позволяя вам получать не только готовые решения, но и понимать, как они работают и почему они правильны. Это очень полезно для тех, кто только начинает изучать программирование или машинное обучение, так как помогает закрепить теоретические знания на практике.

Шаг 4 Построение модели машинного обучения

Далее в книге мы предоставляем код, который поможет вам построить модель машинного обучения на основе подготовленного датасета и обучить ее предсказывать значения столбца "Survived" (выживший). С помощью этой модели вы сможете оценить вероятность своего выживания, если бы вы оказались на Титанике в тот роковой день.

Пользователь:

Библиотека pandas, matplotlib, seaborn уже установлены и наш файл titanic.csv уже загружен в переменную data.

Файл titanic.csv содержит следующие столбцы:

Survived: int64, Pclass: int64, Name: object, Sex: object, Age: float64, Siblings/Spouses Aboard: int64, Parents/Children Aboard: int64, Fare: float64

Столбец Survived – это целевая переменная, которую необходимо научится предсказывать на основании переменных Pclass, Name, Sex, Age, Siblings/Spouses Aboard, Parents/Children Aboard, Fare

Построй модель на языке python и обучи ее.

Предобработка данных на проверку дублей, пустых значений уже выполнена.

Поделиться:
Популярные книги

На границе империй. Том 6

INDIGO
6. Фортуна дама переменчивая
Фантастика:
боевая фантастика
космическая фантастика
попаданцы
5.31
рейтинг книги
На границе империй. Том 6

Возмездие

Злобин Михаил
4. О чем молчат могилы
Фантастика:
фэнтези
7.47
рейтинг книги
Возмездие

Маяк надежды

Кас Маркус
5. Артефактор
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Маяк надежды

Невеста

Вудворт Франциска
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
эро литература
8.54
рейтинг книги
Невеста

Кодекс Охотника. Книга XVIII

Винокуров Юрий
18. Кодекс Охотника
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга XVIII

Береги честь смолоду

Вяч Павел
1. Порог Хирург
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
рпг
5.00
рейтинг книги
Береги честь смолоду

Соль этого лета

Рам Янка
1. Самбисты
Любовные романы:
современные любовные романы
6.00
рейтинг книги
Соль этого лета

Неправильный лекарь. Том 1

Измайлов Сергей
1. Неправильный лекарь
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Неправильный лекарь. Том 1

Бастард Императора. Том 5

Орлов Андрей Юрьевич
5. Бастард Императора
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
5.00
рейтинг книги
Бастард Императора. Том 5

Попаданка в семье драконов

Свадьбина Любовь
Попаданка в академии драконов
Любовные романы:
любовно-фантастические романы
7.37
рейтинг книги
Попаданка в семье драконов

Идеальный мир для Лекаря 25

Сапфир Олег
25. Лекарь
Фантастика:
фэнтези
юмористическое фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Идеальный мир для Лекаря 25

Я не Монте-Кристо

Тоцка Тала
Любовные романы:
современные любовные романы
5.57
рейтинг книги
Я не Монте-Кристо

Довлатов. Сонный лекарь 3

Голд Джон
3. Не вывожу
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Довлатов. Сонный лекарь 3

Неудержимый. Книга XIII

Боярский Андрей
13. Неудержимый
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Неудержимый. Книга XIII