Открытый курс машинного обучения. Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Big data
Беспилотные автомобили
БПЛА
генетические алгоритмы
Головной мозг
городские сумасшедшие
дополнительная реальность
ИИ проекты
интернет вещей
искусственный интеллект
ИТ-гиганты
квантовые компьютеры
кибербезопасность
Кластеризация
Машинное обучение
Методы научного исследования
наука и образование
нейронные процессоры
нейронные сети
Нейронные сети: искусственные
Нейронные сети: реализация
облачные вычисления
Поведение животных
Поисковые алгоритмы. Ранжирование
Психология
Работа памяти
распознавание образов
Распознавание речи
робототехника
Семинары
суперкомпьютеры
Теория эволюции
техническое зрение
Трансгуманизм
Угроза искусственного интеллекта
Чат-боты

АРХИВ


Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016

RSS


RSS новости
свиной грипп
new balance кроссовки

Новостная лента форума ailab.ru

2017-02-28 23:02

machine learning

Старт открытого курса OpenDataScience

Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению!

Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.

Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.

Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.

План серии статей

  1. Первичный анализ данных с Pandas
  2. Визуальный анализ данных в Python
  3. Классификация, деревья решений и метод ближайших соседей
  4. Линейные модели классификации и регрессии. Кросс-валидация и оценка модели
  5. Композиции: бэггинг, случайный лес. Кривые валидации и обучения
  6. Обучение без учителя: PCA, кластеризация, поиск аномалий
  7. Искусство построения и отбора признаков. Приложения в задачах обработки текста, изображений и гео-данных

План этой статьи:

  1. О курсе
  2. Домашние задания в курсе
  3. Демонстрация основных методов Pandas
  4. Первые попытки прогнозирования оттока
  5. Домашнее задание №1
  6. Обзор полезных ресурсов

1. О курсе

Многие в нашей команде OpenDataScience занимаются state-of-the-art технологиями машинного обучения: DL-фреймворками, байесовскими методами машинного обучения, вероятностным программированием и не только. По этим темам мы готовим лекции и практические занятия, а для того, чтобы подготовить слушателей к ним, решили опубликовать серию вводных статей на Хабре.

Мы не ставим себе задачу разработать еще один исчерпывающий вводный курс по машинному обучению или анализу данных (т.е. это не замена специализации Яндекса и МФТИ, дополнительному образованию ВШЭ и прочим фундаментальным онлайн- и оффлайн-программам и книжкам). Цель этой серии статей — быстро освежить имеющиеся у вас знания или помочь найти темы для дальнейшего изучения. Подход примерно как у авторов книги Deep Learning, которая начинается с обзора математики и основ машинного обучения — краткого, максимально ёмкого и с обилием ссылок на источники.

Если ты планируешь пройти курс, то сразу предупреждаем: при подборе тем и создании материалов мы ориентируемся на то, что наши слушатели знают математику на уровне 2 курса технического вуза и хотя бы немного умеют программировать на Python. Это не жёсткие критерии отбора, а всего лишь рекомендации — ты можешь записаться на курс, не зная математики или Python (или даже обоих!), и параллельно навёрстывать:

  • базовую математику (мат. анализ, линейную алгебру, оптимизацию, теорвер и статистику) можно повторить по этим конспектам Yandex & MIPT (делимся с разрешения). Кратко, на русском – то что надо. Если подробно, то матан – Кудрявцев, линал – Кострикин, оптимизация – Boyd (англ.), теорвер и статистика – Кибзун. Плюс отличные онлайн-курсы МФТИ и ВШЭ на Coursera;
  • по Python хватит небольшого интерактивного туториала на Datacamp или этого репозитория по Python и базовым алгоритмам и структурам данных. Что-то более продвинутое – это, например, курс питерского Computer Science Center;
  • что касается машинного обучения, то в 95% случаев вам в первую очередь посоветуют классический курс от Andrew Ng (Stanford, Coursera). На русском языке есть отличная специализация МФТИ и Яндекса «Машинное обучение и анализ данных». А также must-read: "The elements of statistical learning" (Hastie, Tibshirani), "Pattern recognition" (Bishop), "Machine Learning: A Probabilistic Perspective " (Murphy) и "Deep Learning" (Goodfellow, Bengio). Книга Bengio и Goodfellow начинается с понятного и интересного интро в машинное обучение и внутреннее устройство его алгоритмов.

Какое ПО нужно

Пока для воспроизведения описанного нужна только сборка Anaconda с Python 3.6. Чуть позже понадобятся и другие библиотеки, об этом будет сказано дополнительно.

Как подключиться к курсу

Подключиться можно в любой момент, но дедлайны по домашним заданиям жесткие.
Для участия:

  • Заполните опрос, указав в нем реальное ФИО и желательно Google-почту (для ДЗ нужен гугл-аккаунт);
  • Можете вступить в сообщество OpenDataScience, обсжудение курса ведется в канале #mlcourse_open.

2. Домашние задания в курсе

  • Каждая статья сопровождается домашним заданием в виде тетрадки Jupyter, в которую надо дописать код, и на основе этого выбрать правильный ответ в форме Google (для этого нужен аккаунт Google);
  • Максимум за задание – 10 баллов;
  • На каждое задание дается 1 неделя, дедлайн жесткий;
  • Решения домашних заданий выкладываются в репозиторий сразу после дедлайна;
  • В конце серии статей будет подведен итог (рейтинг участников).

3. Демонстрация основных методов Pandas

Pandas — это библиотека Python, предоставляющая широкие возможности для анализа данных. Данные, с которыми работают датасаентисты, часто хранятся в форме табличек — например, в форматах .csv, .tsv или .xlsx. С помощью библиотеки Pandas такие табличные данные очень удобно загружать, обрабатывать и анализировать с помощью SQL-подобных запросов. А в связке с библиотеками Matplotlib и Seaborn Pandas предоставляет широкие возможности визуального анализа табличных данных.

Основными структурами данных в Pandas являются классы Series и DataFrame. Первый из них представляет собой одномерный индексированный массив данных некоторого фиксированного типа. Второй – это двухмерная структура данных, представляющая собой таблицу, каждый столбец которой содержит данные одного типа. Можно представлять её как словарь объектов типа Series. Структура DataFrame отлично подходит для представления реальных данных: строки соответствуют признаковым описаниям отдельных объектов, а столбцы соответствуют признакам.

# 
Обеспечим совместимость с Python 2 и 3 # pip install future from __future__ import (absolute_import, division,                         print_function, unicode_literals)  # отключим предупреждения Anaconda import warnings warnings.simplefilter('ignore')  # импортируем Pandas и Numpy import pandas as pd import numpy as np

Будем показывать основные методы в деле, анализируя набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора. Прочитаем данные (метод read_csv) и посмотрим на первые 5 строк с помощью метода head():


df = pd.read_csv('../../data/telecom_churn.csv')


df.head()


Про вывод датафрейма в тетрадке Jupyter

В Jupyter-ноутбуках датафреймы Pandas выводятся в виде вот таких красивых табличек, и print(df.head()) выглядит хуже.
По умолчанию Pandas выводит всего 20 столбцов и 60 строк, поэтому если ваш датафрейм больше, воспользуйтесь функцией set_option:


pd.set_option('display.max_columns', 100) pd.set_option('display.max_rows', 100)

Каждая строка представляет собой одного клиента – это объект исследования.
Столбцы – признаки объекта.

Описание признаков
Название Описание Тип
State Буквенный код штата номинальный
Account length Как долго клиент обслуживается компанией количественный
Area code Префикс номера телефона количественный
International plan Международный роуминг (подключен/не подключен) бинарный
Voice mail plan Голосовая почта (подключена/не подключена) бинарный
Number vmail messages Количество голосовых сообщений количественный
Total day minutes Общая длительность разговоров днем количественный
Total day calls Общее количество звонков днем количественный
Total day charge Общая сумма оплаты за услуги днем количественный
Total eve minutes Общая длительность разговоров вечером количественный
Total eve calls Общее количество звонков вечером количественный
Total eve charge Общая сумма оплаты за услуги вечером количественный
Total night minutes Общая длительность разговоров ночью количественный
Total night calls Общее количество звонков ночью количественный
Total night charge Общая сумма оплаты за услуги ночью количественный
Total intl minutes Общая длительность международных разговоров количественный
Total intl calls Общее количество международных разговоров количественный
Total intl charge Общая сумма оплаты за международные разговоры количественный
Customer service calls Число обращений в сервисный центр количественный

Целевая переменная: Churn – Признак оттока, бинарный признак (1 – потеря клиента, то есть отток). Потом мы будем строить модели, прогнозирующие этот признак по остальным, поэтому мы и назвали его целевым.


Посмотрим на размер данных, названия признаков и их типы.


print(df.shape)

(
3333, 20)

Видим, что в таблице 3333 строки и 20 столбцов. Выведем названия столбцов:


print(df.columns.index)


Index(['State', 'Account length', 'Area code', 'International plan',        'Voice mail plan', 'Number vmail messages', 'Total day minutes',        'Total day calls', 'Total day charge', 'Total eve minutes',        'Total eve calls', 'Total eve charge', 'Total night minutes',        'Total night calls', 'Total night charge', 'Total intl minutes',        'Total intl calls', 'Total intl charge', 'Customer service calls',        'Churn'],       dtype='object')

Чтобы посмотреть общую информацию по датафрейму и всем признакам, воспользуемся методом info :


print(df.info())

<
class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 3333 entries, 0 to 3332 Data columns (total 20 columns): State                     3333 non-null object Account length            3333 non-null int64 Area code                 3333 non-null int64 International plan        3333 non-null object Voice mail plan           3333 non-null object Number vmail messages     3333 non-null int64 Total day minutes         3333 non-null float64 Total day calls           3333 non-null int64 Total day charge          3333 non-null float64 Total eve minutes         3333 non-null float64 Total eve calls           3333 non-null int64 Total eve charge          3333 non-null float64 Total night minutes       3333 non-null float64 Total night calls         3333 non-null int64 Total night charge        3333 non-null float64 Total intl minutes        3333 non-null float64 Total intl calls          3333 non-null int64 Total intl charge         3333 non-null float64 Customer service calls    3333 non-null int64 Churn                     3333 non-null bool dtypes: bool(1), float64(8), int64(8), object(3) memory usage: 498.1+ KB None

bool, int64, float64 и objectэто типы признаков. Видим, что 1 признак — логический (bool), 3 признака имеют тип object и 16 признаков — числовые.

Изменить тип колонки можно с помощью метода astype. Применим этот метод к признаку Churn и переведём его в int64:


df['Churn'] = df['Churn'].astype('int64')

Метод describe показывает основные статистические характеристики данных по каждому числовому признаку (типы int64 и float64): число непропущенных значений, среднее, стандартное отклонение, диапазон, медиану, 0.25 и 0.75 квартили.


df.describe()


Чтобы посмотреть статистику по нечисловым признакам, нужно явно указать интересующие нас типы в параметре include.


df.describe(include=['object', 'bool'])

State Area code International plan Voice mail plan Churn
count 3333 3333 3333 3333 3333
unique 51 3 2 2 2
top WV 415 No No False
freq 106 1655 3010 2411 2850


Для категориальных (тип object) и булевых (тип bool) признаков можно воспользоваться методом value_counts . Посмотрим на распределение данных по нашей целевой переменной — Churn:


df['Churn'].value_counts()


0    2850 1     483 Name: Churn, dtype: int64

2850 пользователей из 3333 — лояльные, значение переменной Churn у них — 0.

Посмотрим на распределение пользователей по переменной Area code. Укажем значение параметра normalize=True, чтобы посмотреть не абсолютные частоты, а относительные.


df['Area code'].value_counts(normalize=True)


415    0.496550 510    0.252025 408    0.251425 Name: Area code, dtype: float64

Сортировка

DataFrame можно отсортировать по значению какого-нибудь из признаков. В нашем случае, например, по Total day charge ( ascending=False для сортировки по убыванию):


df.sort(columns='Total day charge',          ascending=False).head()


Сортировать можно и по группе столбцов:


df.sort(columns=['Churn', 'Total day charge'],         ascending=[True, False]).head()


Индексация и извлечение данных

DataFrame можно индексировать по-разному. В связи с этим рассмотрим различные способы индексации и извлечения нужных нам данных из датафрейма на примере простых вопросов.

Для извлечения отдельного столбца можно использовать конструкцию вида DataFrame['Name']. Воспользуемся этим для ответа на вопрос: какова доля людей нелояльных пользователей в нашем датафрейме?


df['Churn'].mean()


0.14491449144914492

14,5% — довольно плохой показатель для компании, с таким процентом оттока можно и разориться.

Очень удобной является логическая индексация DataFrame по одному столбцу. Выглядит она следующим образом: df[ (df['Name'])], где это некоторое логическое условие, проверяемое для каждого элемента столбца Name. Итогом такой индексации является DataFrame, состоящий только из строк, удовлетворяющих условию по столбцу Name.

Воспользуемся этим для ответа на вопрос: каковы средние значения числовых признаков среди нелояльных пользователей?


df[df['Churn'] == 1].mean()


Account length            102.664596 Number vmail messages       5.115942 Total day minutes         206.914079 Total day calls           101.335404 Total day charge           35.175921 Total eve minutes         212.410145 Total eve calls           100.561077 Total eve charge           18.054969 Total night minutes       205.231677 Total night calls         100.399586 Total night charge          9.235528 Total intl minutes         10.700000 Total intl calls            4.163561 Total intl charge           2.889545 Customer service calls      2.229814 Churn                       1.000000 dtype: float64

Скомбинировав предыдущие два вида индексации, ответим на вопрос: сколько в среднем в течение дня разговаривают по телефону нелояльные пользователи?


df[df['Churn'] == 1]['Total day minutes'].mean()


206.91407867494823

Какова максимальная длина международных звонков среди лояльных пользователей ( Churn == 0), не пользующихся услугой международного роуминга (' International plan' == 'No')?


df[(df['Churn'] == 0) & (df['International plan'] == 'No')]['Total intl minutes'].max()


18.899999999999999

Датафреймы можно индексировать как по названию столбца или строки, так и по порядковому номеру. Для индексации по названию используется метод loc , по номеру iloc .

В первом случае мы говорим «передай нам значения первых пяти строк в столбцах от State до Area code», а во втором — «передай нам значения первых пяти строк в первых трёх столбцах».


df.loc[0:5, 'State':'Area code']

State Account length Area code
0 KS 128 415
1 OH 107 415
2 NJ 137 415
3 OH 84 408
4 OK 75 415
5 AL 118 510



df.iloc[0:5, 0:3]

State Account length Area code
0 KS 128 415
1 OH 107 415
2 NJ 137 415
3 OH 84 408
4 OK 75 415


Если нам нужна первая или последняя строчка датафрейма, пользуемся конструкцией df[:1] или df[-1:]:


df[-1:]


Применение функций к ячейкам, столбцам и строкам

Применение функции к каждому столбцу: apply


df.apply(np.max) 


State                        WY Account length              243 Area code                   510 International plan          Yes Voice mail plan             Yes Number vmail messages        51 Total day minutes         350.8 Total day calls             165 Total day charge          59.64 Total eve minutes         363.7 Total eve calls             170 Total eve charge          30.91 Total night minutes         395 Total night calls           175 Total night charge        17.77 Total intl minutes           20 Total intl calls             20 Total intl charge           5.4 Customer service calls        9 Churn                      True dtype: object

Метод apply можно использовать и для того, чтобы применить функцию к каждой строке. Для этого нужно указать axis=1.

Применение функции к каждой ячейке столбца: map

Например, метод map можно использовать для замены значений в колонке, передав ему в качестве аргумента словарь вида { old_value: new_value}:


d = {'No' : False, 'Yes' : True} df['International plan'] = df['International plan'].map(d) df.head()


Аналогичную операцию можно провернуть с помощью метода replace:


df = df.replace({'Voice mail plan': d}) df.head()


Группировка данных

В общем случае группировка данных в Pandas выглядит следующим образом:


df.groupby(by=grouping_columns)[columns_to_show].function()

  1. К датафрейму применяется метод groupby , который разделяет данные по grouping_columnsпризнаку или набору признаков.
  2. Индексируем по нужным нам столбцам ( columns_to_show).
  3. К полученным группам применяется функция или несколько функций.

Группирование данных в зависимости от значения признака Churn и вывод статистик по трём столбцам в каждой группе.


columns_to_show = ['Total day minutes', 'Total eve minutes', 'Total night minutes']  df.groupby(['Churn'])[columns_to_show].describe(percentiles=[])

Total day minutes Total eve minutes Total night minutes
Churn
0 count 2850.000000 2850.000000 2850.000000
mean 175.175754 199.043298 200.133193
std 50.181655 50.292175 51.105032
min 0.000000 0.000000 23.200000
50% 177.200000 199.600000 200.250000
max 315.600000 361.800000 395.000000
1 count 483.000000 483.000000 483.000000
mean 206.914079 212.410145 205.231677
std 68.997792 51.728910 47.132825
min 0.000000 70.900000 47.400000
50% 217.600000 211.300000 204.800000
max 350.800000 363.700000 354.900000


Сделаем то же самое, но немного по-другому, передав в agg список функций:


columns_to_show = ['Total day minutes', 'Total eve minutes', 'Total night minutes']  df.groupby(['Churn'])[columns_to_show].agg([np.mean, np.std, np.min, np.max])

Total day minutes Total eve minutes Total night minutes
mean std amin amax mean std amin amax mean std amin amax
Churn
0 175.175754 50.181655 0.0 315.6 199.043298 50.292175 0.0 361.8 200.133193 51.105032 23.2 395.0
1 206.914079 68.997792 0.0 350.8 212.410145 51.728910 70.9 363.7 205.231677 47.132825 47.4 354.9


Сводные таблицы

Допустим, мы хотим посмотреть, как наблюдения в нашей выборке распределены в контексте двух признаков — Churn и Customer service calls. Для этого мы можем построить таблицу сопряженности, воспользовавшись методом crosstab :


pd.crosstab(df['Churn'], df['International plan'])

International plan No Yes
Churn
0 2664 186
1 346 137



pd.crosstab(df['Churn'], df['Voice mail plan'], normalize=True)

Voice mail plan No Yes
Churn
0 0.602460 0.252625
1 0.120912 0.024002


Мы видим, что большинство пользователей лояльны и при эттм пользуются дополнительными услугами (международного роуминга / голосовой почты).

Продвинутые пользователи Excel наверняка вспомнят о такой фиче, как сводные таблицы (pivot tables). В Pandas за сводные таблицы отвечает метод pivot_table , который принимает в качестве параметров:

  • valuesсписок переменных, по которым требуется рассчитать нужные статистики,
  • indexсписок переменных, по которым нужно сгруппировать данные,
  • aggfuncто, что нам, собственно, нужно посчитать по группам — сумму, среднее, максимум, минимум или что-то ещё.

Давайте посмотрим среднее число дневных, вечерних и ночных звонков для разных Area code:


df.pivot_table(['Total day calls', 'Total eve calls', 'Total night calls'], ['Area code'], aggfunc='mean').head(10)

Total day calls Total eve calls Total night calls
Area code
408 100.496420 99.788783 99.039379
415 100.576435 100.503927 100.398187
510 100.097619 99.671429 100.601190


Преобразование датафреймов

Как и многое другое в Pandas, добавление столбцов в DataFrame осуществимо несколькими способами.

Например, мы хотим посчитать общее количество звонков для всех пользователей. Создадим объект total_calls типа Series и вставим его в датафрейм:


total_calls = df['Total day calls'] + df['Total eve calls'] + df['Total night calls'] + df['Total intl calls'] df.insert(loc=len(df.columns), column='Total calls', value=total_calls)  # loc - номер столбца, после которого нужно вставить данный Series # мы указали len(df.columns), чтобы вставить его в самом конце df.head()


Добавить столбец из имеющихся можно и проще, не создавая промежуточных Series:


df['Total charge'] = df['Total day charge'] + df['Total eve charge'] + df['Total night charge'] + df['Total intl charge']  df.head()


Чтобы удалить столбцы или строки, воспользуйтесь методом drop, передавая в качестве аргумента нужные индексы и требуемое значение параметра axis ( 1, если удаляете столбцы, и ничего или 0, если удаляете строки):


df = df.drop(['Total charge', 'Total calls'], axis=1) # избавляемся от созданных только что столбцов  df.drop([1, 2]).head() # а вот так можно удалить строчки


4. Первые попытки прогнозирования оттока

Посмотрим, как отток связан с признаком "Подключение международного роуминга" (International plan). Сделаем это с помощью сводной таблички crosstab, а также путем иллюстрации с Seaborn (как именно строить такие картинки и анализировать с их помощью графики – материал следующей статьи.)


pd.crosstab(df['Churn'], df['International plan'], margins=True)

International plan False True All
Churn
0 2664 186 2850
1 346 137 483
All 3010 323 3333


Видим, что когда роуминг подключен, доля оттока намного выше – интересное наблюдение! Возможно, большие и плохо контролируемые траты в роуминге очень конфликтогенны и приводят к недовольству клиентов телеком-оператора и, соответственно, к их оттоку.

Далее посмотрим на еще один важный признак – "Число обращений в сервисный центр" (Customer service calls). Также построим сводную таблицу и картинку.


pd.crosstab(df['Churn'], df['Customer service calls'], margins=True)

Customer service calls 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 All
Churn
0 605 1059 672 385 90 26 8 4 1 0 2850
1 92 122 87 44 76 40 14 5 1 2 483
All 697 1181 759 429 166 66 22 9 2 2 3333


Может быть, по сводной табличке это не так хорошо видно (или скучно ползать взглядом по строчкам с цифрами), а вот картинка красноречиво свидетельствует о том, что доля оттока сильно возрастает начиная с 4 звонков в сервисный центр.

Добавим теперь в наш DataFrame бинарный признак — результат сравнения Customer service calls > 3. И еще раз посмотрим, как он связан с оттоком.


df['Many_service_calls'] = (df['Customer service calls'] > 3).astype('int')  pd.crosstab(df['Many_service_calls'], df['Churn'], margins=True)

Churn 0 1 All
Many_service_calls
0 2721 345 3066
1 129 138 267
All 2850 483 3333


Объединим рассмотренные выше условия и построим сводную табличку для этого объединения и оттока.


pd.crosstab(df['Many_service_calls'] & df['International plan'] , df['Churn'])

Churn 0 1
row_0
False 2841 464
True 9 19


Значит, прогнозируя лояльность клиента в случае, когда число звонков в сервисный центр меньше 4 и не подключени роуминг (и отток – в противном случае), можно ожидать процент "угадывания лояльности клиента" около 85.8% (ошибаемся всего 464 + 9 раз). Эти 85.8%, которые мы получили с помощью очень простых рассуждений – это неплохая отправная точка (baseline) для дальнейших моделей машинного обучения, которые мы будем строить.

В целом до появления машинного обучения процесс анализа данных выглядел примерно так. Прорезюмируем:

  • Доля лояльных клиентов в выборке – 85.5%. Самая наивная модель, ответ которой "Клиент всегда лоялен" на подобных данных будет угадывать примерно в 85.5% случаев. То есть доли правильных ответов (accuracy) последующих моделей должны быть как минимум не меньше, а лучше, значительно выше этой цифры;
  • С помощью простого прогноза, который условно можно выразить такой формулой: "International plan = True & Customer Service calls < 4 => Churn = 0, else Churn = 1", можно ожидать долю угадываний 85.8%, что еще чуть выше 85.5%;
  • Эти два бейзлайна мы получили без всякого машинного обучения, и они служат отправной точной для наших последующих моделей. Если окажется, что мы громадными усилиями увеличиваем долю правильных ответов всего, скажем, на 0.5%, то возможно, мы что-то делаем не так, и достаточно ограничиться простой моделью из двух условий;
  • Перед обучением сложных моделей рекомендуется немного покрутить данные и проверить простые предположения. Более того, в бизнес-приложениях машинного обучения чаще всего начинают именно с простых решений, а потом экспериментируют с их усложнениями.

5. Домашнее задание №1

Первое домашнее задание посвящено анализу набора данных Adult репозитория UCI и представлено в этом Jupyter-ноутбуке. В датасете Adult собрана демографическая информация по жителям США.

Мы предлагаем выполнить это задание и затем ответить на 10 вопросов. Ссылка на форму для ответов (она же – в ноутбуке). Ответы в форме можно менять после отправки, но не после дедлайна (точнее, технически можно и после дедлайна, но это не будет зачтено).

Дедлайн: 6 марта 23:59 (жесткий).

6. Обзор полезных ресурсов


Статья написана в соавторстве с yorko и при поддержке коммьюнити Open Data Science.


Источник: habrahabr.ru



кроссовки нью баланс