11 invites Cool ChatGPT pour la science des données

 

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1. Modèle de classification des trains

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2. Apprentissage automatique automatique

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3. Régler l’hyperparamètre

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4. Explorer les données

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  • Histogrammes pour toutes les variables numériques, pour vérifier la distribution de chaque variable.
  • Countplot pour la variable ‘churn’, pour voir la distribution des clients qui ont changé et qui ne l’ont pas fait.
  • Matrice de corrélation, pour voir quelles caractéristiques sont fortement corrélées les unes avec les autres.
  • Matrice de nuages ​​de points, pour visualiser la relation entre les caractéristiques et la variable cible.

5. Générer des données

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6. Écrire Regex

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  • ^correspond au début d’une ligne
  • [a-zA-Z0-9]*correspond à n’importe quel nombre de caractères alphanumériques au début de la chaîne, il peut être égal à zéro ou plus.
  • \s*correspond à n’importe quel nombre d’espaces blancs, il peut être égal à zéro ou plus.
  • data sciencecorrespond à la chaîne « science des données »
  • \s*correspond à n’importe quel nombre d’espaces blancs, il peut être égal à zéro ou plus.
  • !correspond au caractère du point d’exclamation
  • $correspond à la fin de la ligne

7. Séries chronologiques des trains

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8. Adresser les données de déséquilibre

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  • RandomUnderSampler: Cette méthode supprime de manière aléatoire les exemples de classe majoritaire jusqu’à ce que l’équilibre souhaité soit atteint.
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9. Obtenez l’importance des fonctionnalités

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10. Visualiser les données avec Matplotlib

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11. Visualiser la grille d’image Matplotlib

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