[PYTHON] Korrelation durch Datenvorverarbeitung

Machen Sie eine grobe Anleitung zur Korrelation bei der Vorverarbeitung von Daten für maschinelles Lernen.

Ich hoffe, es hilft.

train_corr = train.corr()
print(train_corr)

#-1.Von 0-0.7 ... Starke negative Korrelation
#-0.Ab 7-0.4 ... Negative Korrelation
#-0.Ab 4-0.2 ... Schwache negative Korrelation
#-0.Ab 2+0.2 ... Fast keine Korrelation
#+0.Ab 2+0.4 ... Schwache positive Korrelation
#+0.Ab 4+0.7 ... Positive Korrelation
#+0.Ab 7+1.0 ・ ・ ・ Starke positive Korrelation

Recommended Posts

Korrelation durch Datenvorverarbeitung
Daten nach Schwellenwert aufteilen
Trainingsdaten von CNN
Vorverarbeitung von Präfekturdaten
Klassifizieren Sie Daten nach der k-means-Methode
Gzip komprimiert Daten durch Streaming
Visualisierung von Daten nach Präfektur
Vorverarbeitung von Textdaten (Vektorisierung, TF-IDF)
Von Django erfasste Daten wurden weitergegeben
Python: Zeitreihenanalyse: Vorverarbeitung von Zeitreihendaten
Persönliche Notizen zur Vorverarbeitung von Python Pandas-Daten
Vorverarbeitungsvorlage für die Datenanalyse (Python)
Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen 2 Datenerfassung
10 Auswahlen der Datenextraktion durch pandas.DataFrame.query
Animation von Geodaten durch Geopandas
Zeitreihenanalyse 3 Vorverarbeitung von Zeitreihendaten
[Übersetzung] scikit-learn 0.18 Benutzerhandbuch 4.3. Datenvorverarbeitung
Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen 4 Datenkonvertierung
Vorverarbeitung von Wikipedia-Dump-Dateien und gemeinsame Nutzung großer Datenmengen mit MeCab
SIGNATE Quest ① Vom Lesen der Daten bis zur Vorverarbeitung
Python: Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen: Datenerfassung
Organisieren Sie mit Python nach Ordnern getrennte Daten
Python: Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen: Datenkonvertierung
Vorverarbeitung beim maschinellen Lernen 1 Datenanalyseprozess