随笔分类 - kaggle案例
Kaggle:Titanc Survived
摘要：Kaggle:Titanc Survived 数据处理 对于这个问题，在训练集中给了10列作为特征。其中有一些对结果预测并没有太大影响的PassengerId、Name、Cabin、Ticket。 PassengerId可以直接作为pandas读取cvs文件时候的index_col。 train_d
Kaggle:Otto Group Classification
摘要：
Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv",
Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv",
Kaggle:House Prices
摘要：
Kaggle:House Prices 数据处理 首先是处理数据，导入相应的包，使用pandas读取csv文件，并指定Id列为index，本身Id这一列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起以便后续的处理。 train_data = pd.read_csv("dataset/train
Kaggle:House Prices 数据处理 首先是处理数据，导入相应的包，使用pandas读取csv文件，并指定Id列为index，本身Id这一列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起以便后续的处理。 train_data = pd.read_csv("dataset/train
