プログラミング練習
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
この Colab では、データセットを探索してクリーンアップし、説明したデータ変換を行います。
学習目標:
- Pandas を使用してデータのクリーニングと欠落データを処理するための基礎を学びます。
- 調整プロットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
- さまざまな特徴変換でモデルをトレーニングする。
- ビジュアリゼーションを使用して、特徴量変換の価値を理解します。
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2022-11-18 UTC。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"必要な情報がない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"複雑すぎる / 手順が多すぎる"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"最新ではない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"サンプル / コードに問題がある"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]