糖心vlog官网观看

Data Wrangling oder Datenvorverarbeitung ist ein wichtiger erster Schritt, um eine genaue und vollst盲ndige Analyse Ihrer Daten zu erreichen. Bei diesem Prozess werden Ihre Rohdaten in ein Format umgewandelt, das sich leicht kategorisieren oder anderen Daten zuordnen l盲sst. So werden vorhersehbare Beziehungen zwischen den Daten hergestellt und die Erstellung der Modelle erleichtert, die Sie zur Beantwortung von Fragen zu Ihren Daten ben枚tigen. Dieses Modul bietet eine Einf眉hrung in die Datenvorverarbeitung in R und stellt Ihnen dann die Tools zur Verf眉gung, die Sie ben枚tigen, um fehlende Werte in Ihrem Datensatz zu identifizieren und zu behandeln, Datenformate umzuwandeln, um sie mit anderen Daten, mit denen Sie sie vergleichen m枚chten, abzugleichen, Ihre Daten zu normalisieren, Informationskategorien durch Daten-Binning zu erstellen und kategoriale Variablen in quantitative Werte umzuwandeln, die dann in numerisch basierten Analysen verwendet werden k枚nnen.

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist ein Ansatz zur Analyse von Daten, der die wichtigsten Merkmale zusammenfasst und Ihnen hilft, den Datensatz besser zu verstehen, Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen aufzudecken und wichtige Variablen 蹿眉谤 das Problem, das Sie zu l枚sen versuchen, zu extrahieren. Die Hauptfrage, die Sie in diesem Modul zu beantworten versuchen, lautet: "Was sind die Ursachen 蹿眉谤 Flugversp盲tungen?" In diesem Modul lernen Sie einige n眉tzliche Techniken der explorativen Datenanalyse kennen, die Ihnen helfen werden, diese Frage zu beantworten.

Sie haben das Problem, das Sie zu l枚sen versuchen, identifiziert und den Datensatz, den Sie in Ihrer Analyse verwenden werden, vorverarbeitet. Sie haben einige explorative Datenanalysen durchgef眉hrt, um einige Ihrer ersten Fragen zu beantworten. Nun ist es an der Zeit, Ihr Modell zu entwickeln und die St盲rke Ihrer Annahmen zu bewerten. In diesem Modul werden Sie die Modellentwicklung untersuchen, indem Sie versuchen, die Ankunftsversp盲tung eines Fluges anhand des Airline-Datensatzes vorherzusagen. Sie lernen Regressionstechniken kennen, um die Korrelation zwischen den Variablen in Ihrem Datensatz zu bestimmen, und bewerten das Ergebnis sowohl visuell als auch durch die Berechnung von Metriken.

Sie kennen Ihre Daten genau und haben sie vorverarbeitet, um die bestm枚glichen Ergebnisse zu erzielen. Und Sie haben eine explorative Datenanalyse durchgef眉hrt und Ihr Modell entwickelt. Bis jetzt sieht alles gut aus, aber wie k枚nnen Sie sicher sein, dass Ihr Modell in der realen Welt funktioniert und optimale Ergebnisse liefert? In diesem Modul lernen Sie, wie Sie das tidymodels-Framework verwenden, um Ihr Modell zu bewerten. Tidymodels ist eine Sammlung von Paketen 蹿眉谤 die Modellierung und das maschinelle Lernen nach den Prinzipien von Tidyverse. Mithilfe dieser Pakete lernen Sie, wie Sie Ihre Modelle kreuzvalidieren, potenzielle Probleme wie Overfitting und Underfitting identifizieren und Overfitting-Probleme mit einer Technik namens Regularisierung behandeln. Sie lernen auch, wie Sie Ihre Modelle mit Hilfe der Gittersuche optimieren k枚nnen.