s452422/uczenie-maszynowe
1
0
Fork 0
forked from pms/uczenie-maszynowe
Code Pull Requests Activity

Użycie metody

Browse Source
This commit is contained in:
Paweł Skórzewski 2022-11-04 14:42:18 +01:00
parent aab927198a
commit 38cd39a6f6
1 changed files with 46 additions and 16 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

62
lab/04_Reprezentacja_danych.ipynb
View File

@ -28,7 +28,7 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 15, "execution_count": 2,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
@ -129,7 +129,7 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 16, "execution_count": 3,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
@ -176,7 +176,7 @@
}, },
{ {
"cell_type": "code", "cell_type": "code",
"execution_count": 17, "execution_count": 4,
"metadata": {}, "metadata": {},
"outputs": [ "outputs": [
{ {
@ -207,7 +207,48 @@
"* Wydaje się, że `parter` czy `niski parter` można z powodzeniem potraktować jako piętro „zerowe” i zamienić na `0`.\n", "* Wydaje się, że `parter` czy `niski parter` można z powodzeniem potraktować jako piętro „zerowe” i zamienić na `0`.\n",
"* Z poddaszem sytuacja nie jest już tak oczywista. Czy mają Państwo jakieś propozycje?\n", "* Z poddaszem sytuacja nie jest już tak oczywista. Czy mają Państwo jakieś propozycje?\n",
" * Może zamienić `poddasze` na wartość NaN (zobacz poniżej)?\n", " * Może zamienić `poddasze` na wartość NaN (zobacz poniżej)?\n",
" * Może wykorzystać w tym celu wartość z sąsiedniej kolumny *Liczba pięter w budynku*?" " * Może wykorzystać w tym celu wartość z sąsiedniej kolumny *Liczba pięter w budynku*?\n",
" * Może w ogóle odrzucić przykłady, w których występuje ta wartość? (jeżeli tych przykładów jest bardzo mało)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"1 897\n",
"parter 833\n",
"2 719\n",
"3 669\n",
"4 549\n",
"5 260\n",
"7 78\n",
"8 63\n",
"9 59\n",
"6 55\n",
"11 39\n",
"12 35\n",
"10 32\n",
"13 25\n",
"14 25\n",
"16 11\n",
"poddasze 5\n",
"15 4\n",
"niski parter 1\n",
"Name: Piętro, dtype: int64"
]
},
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Sprawdźmy, jak często pojawiają się poszczególne wartości.\n",
"alldata[\"Piętro\"].value_counts()\n"
] ]
}, },
{ {
@ -796,23 +837,12 @@
"source": [ "source": [
"Ciekawy artykuł na temat przygotowywania danych tekstowych do uczenia maszynowego można znaleźć na przykład tutaj: https://machinelearningmastery.com/prepare-text-data-machine-learning-scikit-learn/" "Ciekawy artykuł na temat przygotowywania danych tekstowych do uczenia maszynowego można znaleźć na przykład tutaj: https://machinelearningmastery.com/prepare-text-data-machine-learning-scikit-learn/"
] ]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"## Zadanie 7\n",
"\n",
"Na podstawie danych z pliku *flats.tsv* wytrenuj model, który przewidzi cenę mieszkania na podstawie różnych jego cech. Wykorzystaj cechy różnych typów (numeryczne, boole'owskie, kategoryczne, tekstowe). Dokonaj odpowiedniego preprocessingu danych.\n",
"\n",
"Zastanów się, jak poprawić wyniki uzyskane przez klasyfikator. Może przez stworzenie nowych cech pochodnych? Może przez odrzucenie mało wiarygodnych danych (obserwacji odstających)? Porównaj uzyskane wyniki z wynikami uzyskanymi w pierwszej części zadania."
]
} }
], ],
"metadata": { "metadata": {
"celltoolbar": "Slideshow", "celltoolbar": "Slideshow",
"kernelspec": { "kernelspec": {
"display_name": "Python 3.10.6 64-bit", "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python", "language": "python",
"name": "python3" "name": "python3"
}, },