Это серия на науке и машинном обучении, примененном к наборам цен на дом из конкурса Kaggle Цены на дом: передовые регрессионные методы Отказ
Вы можете скачать PDF версию этого проекта науки и машинного обучения с помощью полного репозитория кода исходного кода, связанными в книге.
В этой серии мы начнем с EDA (исследования анализа данных) данных, мы создаем скрипт для очистки данных, то мы используем очищенные данные для создания модели обучения машины и, наконец, мы используем модель обучения машины для реализации Прогноз API:
- Исследовательский анализ данных – цены на дом – часть 1
- Исследовательский анализ данных – цены на дом – часть 2
- Наука Data Project: Сценарий очистки данных – набор данных цен на дом
- Наука Data Project: Модель машинного обучения – DataSet цен на дом
- Проект науки Data: Цены на дом DataSet – API
Вы можете скачать полный код в Репозиторий GitHub С четкими инструкциями для выполнения этого сквозного проекта.
>>> Вы также можете посмотреть, как запустить этот проект на YouTube <<<
Оригинал: “https://dev.to/renanmouraf/machine-learning-project-how-to-analyze-and-clean-data-create-an-ml-model-and-set-up-an-api-1kca”