如何在比赛和项目中培养一个好的探索性分析（EDA）思维 —— 翻译自kaggle一位有趣的分享者
文章目录
- 前言
- 1.So... 我们期待从中知道些什么
- 2.第一件事，分析“SalePrice”
- 3.SalePrice，她的身体和她的兴趣爱好
- 4.SalePrice与类别特征的关系
- 总结
- 5.保持镇定且明智
- 6. Missing data
- 7.Out liars! （离群值）
- 8. Getting hard core
- 9.Conclusion
- 写在最后
前言
EDA（探索性分析）指的是在已有数据的基础上，通过作图等各种方法探索数据的结构和内在信息的一种研究手段，由美国统计学家J.K.Tukey在上世纪70年代提出。在一个机器学习项目中，EDA起着非常重要的作用，他在项目初进行，决定了数据预处理和特征工程的方向，也决定着算法的拟合度和泛化性能。
本文主要翻译参考自kaggle社区 COMPREHENSIVE DATA EXPLORATION WITH PYTHON。 介绍了EDA的一般思路和一些比较基础的方法。原文作者笔触非常幽默，把项目比作了一个party
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