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theta00
parent
209f5d7d71
commit
66cc8301ee
@ -3,18 +3,17 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "aware-aberdeen",
|
||||
"id": "sorted-malawi",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# ~/.local/bin/kaggle datasets download -d tejashvi14/travel-insurance-prediction-data\n",
|
||||
"!kaggle datasets download -d tejashvi14/travel-insurance-prediction-data"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "flexible-representation",
|
||||
"id": "material-export",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
@ -24,7 +23,7 @@
|
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{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "former-testing",
|
||||
"id": "excited-midnight",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -1004,7 +1003,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "korean-cuisine",
|
||||
"id": "coordinate-count",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
@ -1015,7 +1014,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"id": "polish-shift",
|
||||
"id": "stock-fabric",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -1998,23 +1997,251 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 8,
|
||||
"id": "split-little",
|
||||
"id": "authentic-christmas",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# podział na podzbiory train/dev/test\n",
|
||||
"import sklearn\n",
|
||||
"from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
|
||||
"travel_insurance_train, travel_insurance_rest = sklearn.model_selection.train_test_split(travel_insurance, test_size=0.4, random_state=1)\n",
|
||||
"travel_insurance_test, travel_insurance_dev = sklearn.model_selection.train_test_split(travel_insurance_rest, test_size=0.5, random_state=1)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 27,
|
||||
"id": "coordinate-swimming",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/html": [
|
||||
"<div>\n",
|
||||
"<style scoped>\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||
" vertical-align: middle;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||
" vertical-align: top;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" .dataframe thead th {\n",
|
||||
" text-align: right;\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"</style>\n",
|
||||
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||
" <thead>\n",
|
||||
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||
" <th></th>\n",
|
||||
" <th>Age</th>\n",
|
||||
" <th>Employment Type</th>\n",
|
||||
" <th>GraduateOrNot</th>\n",
|
||||
" <th>AnnualIncome</th>\n",
|
||||
" <th>FamilyMembers</th>\n",
|
||||
" <th>ChronicDiseases</th>\n",
|
||||
" <th>FrequentFlyer</th>\n",
|
||||
" <th>EverTravelledAbroad</th>\n",
|
||||
" <th>TravelInsurance</th>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </thead>\n",
|
||||
" <tbody>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>count</th>\n",
|
||||
" <td>1987.0</td>\n",
|
||||
" <td>1987</td>\n",
|
||||
" <td>1988</td>\n",
|
||||
" <td>1.987000e+03</td>\n",
|
||||
" <td>1988.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1988.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1988</td>\n",
|
||||
" <td>1988</td>\n",
|
||||
" <td>1988.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>unique</th>\n",
|
||||
" <td>11.0</td>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>2</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>top</th>\n",
|
||||
" <td>28.0</td>\n",
|
||||
" <td>private sector/self employed</td>\n",
|
||||
" <td>yes</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>no</td>\n",
|
||||
" <td>no</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>freq</th>\n",
|
||||
" <td>506.0</td>\n",
|
||||
" <td>1417</td>\n",
|
||||
" <td>1693</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1571</td>\n",
|
||||
" <td>1608</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>mean</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>9.327630e+05</td>\n",
|
||||
" <td>4.753018</td>\n",
|
||||
" <td>0.277666</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.357646</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>std</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.768557e+05</td>\n",
|
||||
" <td>1.609254</td>\n",
|
||||
" <td>0.447960</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.479428</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>min</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>3.000000e+05</td>\n",
|
||||
" <td>2.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>25%</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>6.000000e+05</td>\n",
|
||||
" <td>4.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>50%</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>9.000000e+05</td>\n",
|
||||
" <td>5.000000</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>0.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>75%</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.250000e+06</td>\n",
|
||||
" <td>6.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" <tr>\n",
|
||||
" <th>max</th>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.800000e+06</td>\n",
|
||||
" <td>9.000000</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>NaN</td>\n",
|
||||
" <td>1.000000</td>\n",
|
||||
" </tr>\n",
|
||||
" </tbody>\n",
|
||||
"</table>\n",
|
||||
"</div>"
|
||||
],
|
||||
"text/plain": [
|
||||
" Age Employment Type GraduateOrNot AnnualIncome \\\n",
|
||||
"count 1987.0 1987 1988 1.987000e+03 \n",
|
||||
"unique 11.0 2 2 NaN \n",
|
||||
"top 28.0 private sector/self employed yes NaN \n",
|
||||
"freq 506.0 1417 1693 NaN \n",
|
||||
"mean NaN NaN NaN 9.327630e+05 \n",
|
||||
"std NaN NaN NaN 3.768557e+05 \n",
|
||||
"min NaN NaN NaN 3.000000e+05 \n",
|
||||
"25% NaN NaN NaN 6.000000e+05 \n",
|
||||
"50% NaN NaN NaN 9.000000e+05 \n",
|
||||
"75% NaN NaN NaN 1.250000e+06 \n",
|
||||
"max NaN NaN NaN 1.800000e+06 \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" FamilyMembers ChronicDiseases FrequentFlyer EverTravelledAbroad \\\n",
|
||||
"count 1988.000000 1988.000000 1988 1988 \n",
|
||||
"unique NaN NaN 2 2 \n",
|
||||
"top NaN NaN no no \n",
|
||||
"freq NaN NaN 1571 1608 \n",
|
||||
"mean 4.753018 0.277666 NaN NaN \n",
|
||||
"std 1.609254 0.447960 NaN NaN \n",
|
||||
"min 2.000000 0.000000 NaN NaN \n",
|
||||
"25% 4.000000 0.000000 NaN NaN \n",
|
||||
"50% 5.000000 0.000000 NaN NaN \n",
|
||||
"75% 6.000000 1.000000 NaN NaN \n",
|
||||
"max 9.000000 1.000000 NaN NaN \n",
|
||||
"\n",
|
||||
" TravelInsurance \n",
|
||||
"count 1988.000000 \n",
|
||||
"unique NaN \n",
|
||||
"top NaN \n",
|
||||
"freq NaN \n",
|
||||
"mean 0.357646 \n",
|
||||
"std 0.479428 \n",
|
||||
"min 0.000000 \n",
|
||||
"25% 0.000000 \n",
|
||||
"50% 0.000000 \n",
|
||||
"75% 1.000000 \n",
|
||||
"max 1.000000 "
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 27,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"travel_insurance.describe(include='all')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 23,
|
||||
"id": "blank-developer",
|
||||
"id": "enhanced-logic",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# zwracanie informacji o danym zbiorze \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"import seaborn as sns\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def printInformation(data):\n",
|
||||
@ -2031,7 +2258,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 24,
|
||||
"id": "reliable-operations",
|
||||
"id": "introductory-zimbabwe",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -2099,7 +2326,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 11,
|
||||
"id": "chronic-noise",
|
||||
"id": "working-championship",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -2169,7 +2396,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 12,
|
||||
"id": "elect-dragon",
|
||||
"id": "ancient-junction",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -2239,7 +2466,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 13,
|
||||
"id": "younger-hollow",
|
||||
"id": "cordless-hawaiian",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
@ -2309,7 +2536,7 @@
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "judicial-patient",
|
||||
"id": "stretch-career",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
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