Приведенный ниже код выполняет предварительную обработку данных и выводит отчет по результатам:
После выполнения этого кода вы получите отчет о предварительной обработке данных, включая количество удаленных дубликатов и заполненных пропущенных значений. Код также выводит первые 10 строк обработанных данных для предварительного просмотра.
Учтите, что вам нужно будет заменить 'titanic.csv' на действительный путь к файлу CSV на вашем компьютере или URL-адрес файла, если он доступен онлайн.
Результат:
Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.
Внимание:
Мы заметили, что при каждом ответе ChatGPT повторяется код, который устанавливает библиотеку pandas для работы с табличными данными, и загружает данные из нашего датасета в переменную data. Чтобы избежать повторения этого кода, мы можем поступить следующим образом:
Пропустить эти строки кода и использовать только код, который расположен ниже.
Конкретизировать наши запросы, напоминая ChatGPT о том, что библиотека pandas уже установлена, и что файл titanic.csv уже загружен в переменную data.
Кроме того, мы рекомендуем напоминать ChatGPT о том, какие названия столбцов у нас есть в датасете, и какого они типа. Это поможет нам точнее работать со столбцами в нашем датасете. Для этого мы можем попросить ChatGPT вывести названия столбцов и их типы в одну строку, которую мы сможем скопировать и использовать для конкретизации наших последующих запросов.
Пользователь:
Выведи в одну строку название столбцов и тип каждого столбца
Внимание:
Мы не указали, какой именно датасет мы должны использовать в данном запросе, потому что мы формируем запрос в текущем чате обсуждения, и ChatGPT будет анализировать предыдущие шаги, чтобы понять, какой датасет мы используем. Однако, если в текущем чате было выполнено много шагов или если есть несколько альтернативных датасетов, то необходимо конкретизировать запрос, указав, какой датасет нужно использовать.
Чат:
Для вывода названия столбцов и типа каждого столбца, используйте следующий код:
Результат:
Выполняем все рекомендации Чата и посмотрим смотрим что из этого получилось.
Внимание:
Как вы заметили, мы пропустили строки кода с импортом библиотеки pandas и загрузкой данных из CSV файла. Мы воспользовались ранее предложенным советом и пропустили эти строки кода, чтобы избежать повторения одних и тех же команд.
Шаг3 Визуализация и статистический данных
Для построения различных графиков, которые могут помочь визуализировать и провести статистический анализ данных, мы просим Чат предоставить нам соответствующий код.
Такой код позволит нам быстро и удобно построить необходимые графики и провести необходимый анализ данных.
Благодаря этому мы сможем получить более глубокое понимание нашего датасета и извлечь более полезные выводы из данных.
Пользователь:
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