Episode

Analysieren und Bereinigen eines Datasets [Teil 8] | Maschinelles Lernen für Anfänger

durch Bea Stollnitz

Maschinelles Lernen für Einsteiger

Willkommen in diesem Video, in dem Bea Stollnitz, ein Principal Cloud Advocate bei Microsoft, Sie durch die Analyse und sauber eines Datasets führt. Dieses Video ist Teil unserer Reihe "Machine Learning for Beginners", in der wir verschiedene Themen zum maschinellen Lernen und deren Implementierung mithilfe von Python-Code in Jupyter-Notizbüchern behandeln.

In diesem Video lernen Sie Folgendes:

  • Importieren eines unübersichtlichen Datasets und Analysieren mithilfe von Pandas
  • So sauber und vorbereiten Sie die Daten für die weitere Analyse
  • Filtern und Ablegen von Spalten, die für Ihre Frage nicht relevant sind
  • Berechnen neuer Spalten basierend auf vorhandenen Daten

Wir verwenden ein echtes Kürbis-Dataset, das viele fehlende Werte und Inkonsistenzen enthält. Unser Ziel ist es, den billigsten Monat zu finden, um Kürbiss zu kaufen. Folgen Sie, während wir die Daten sauber, und bereiten Sie sie im nächsten Video auf Visualisierung und Analyse vor.

Bleiben Sie auf dem laufenden für das nächste Video in dieser Reihe, in dem wir tiefer in verschiedene Themen des maschinellen Lernens eintauchen und Sie durch ihre Implementierung mithilfe von Python-Code in Jupyter-Notizbüchern führen. Wir sehen uns!

Kapitel

  • 00:00: Einführung
  • 00:18 - Das Kürbis-Dataset
  • 00:47 - Wie sollten wir die Daten sauber, damit wir den Preis von Buscheln prognostizieren können?
  • 01:20 – Öffnen Des Notizbuchs zum sauber der Daten
  • 01:36 – Filtern der Daten nach Paketgröße
  • 01:49 - Suchen Sie nach leeren Zellen für die Spalten, die wir interessieren
  • 02:10 - Drop-Spalten, an denen wir nicht interessiert sind
  • 02:18 - Erstellen Eines neuen Datenrahmens mit durchschnittlichen Preisen durch Bushels und dem Monat
  • 03:00 - Überprüfen Der Daten
  • Dieser Kurs basiert auf dem kostenlosen Open-Source-Lehrplan ML For Beginners (ML für Einsteiger) mit 26 Lektionen von Microsoft.
  • Das Jupyter-Notizbuch , das Sie zusammen mit dieser Lektion verfolgen können, ist verfügbar!

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