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eda实验报告总结eda实验报告总结精选(eda实训报告总结)

时间:2023-12-16 04:30 下载全文

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EDA实训报告总结。

本次EDA实训是我们在课上所学到知识的实践,采用的是Jupiter Notebook作为开发环境,使用Python作为主要编程语言,通过对数据的探索和分析来得出有用的结论,为后续的机器学习和数据分析奠定基础。

在实验中,我们首先对数据进行了初步的探索和分析,了解了数据的基本情况,包括数据的形状、数据类型、缺失值的情况等。接着,我们对每个变量进行了统计描述,包括变量的均值、中位数、标准差等,通过数据可视化等方式展示数据的分布情况,为后续的建模和分析提供了基础。

在数据清洗方面,我们针对缺失值进行了处理,使用均值、众数等方法填补缺失值,通过数据可视化方法来检查数据清洗的有效性和正确性。在处理异常值方面,我们采用了基于箱线图的离群值检测方法,剔除了异常值来保证数据的准确性和可靠性。

在特征工程方面,我们使用了特征缩放、特征选择、特征变换等方法来对数据进行处理和优化,提高了模型的性能和准确性。在模型评估方面,我们采用了交叉验证的方法来评估模型的性能,使用ROC曲线、AUC值等指标来评估分类模型的效果。

本次实训让我对数据分析和建模有了更深入的了解,掌握了数据清洗、特征工程和模型评估等技能,对于后续的学习和实践都具有重要的指导意义。

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