Секреты датасетов: практическое руководство по анализу и обработке данных - страница 2

Шрифт
Интервал


Пример использования датасета для задачи машинного обучения:

Предположим, что у нас есть датасет с информацией о пациентах, и нашей задачей является предсказание наличия диабета на основе набора признаков, таких как возраст, индекс массы тела (ИМТ) и уровень глюкозы.

Для этого мы можем использовать алгоритмы классификации, такие как логистическая регрессия или случайный лес. Мы разделим датасет на обучающую, валидационную и тестовую выборки, обучим модель на обучающей выборке и проверим ее качество на валидационной выборке. Затем мы проведем оптимизацию гиперпараметров и, наконец, оценим качество модели на тестовой выборке.

В заключение, датасеты являются неотъемлемой частью анализа данных и машинного обучения. Качественные датасеты позволяют получать точные результаты, создавать эффективные модели и выявлять новые закономерности. Важно уделить внимание предобработке и очистке данных, а также выбору подходящих методов и алгоритмов для конкретной задачи.

Глава 2: Источники датасетов

2.1 Общедоступные ресурсы и базы данных

Существует множество источников, где можно найти готовые датасеты для анализа данных и машинного обучения. Некоторые популярные ресурсы и базы данных включают:

Kaggle (https://www.kaggle.com/): платформа для соревнований по анализу данных и машинному обучению, которая предлагает большое количество датасетов на различные темы, включая финансы, здравоохранение и технологии.

UCI Machine Learning Repository (https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php): один из старейших репозиториев датасетов, содержащий сотни датасетов для задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию и кластеризацию.

Google Dataset Search (https://datasetsearch.research.google.com/): поисковик от Google, который позволяет найти датасеты, размещенные на различных веб-сайтах и порталах.

Data.gov (https://www.data.gov/): официальный портал правительства США, предоставляющий доступ к датасетам на различные темы, такие как экономика, здравоохранение, образование и климат.

Европейский портал открытых данных (https://www.europeandataportal.eu/): портал, содержащий датасеты от различных стран Европейского союза.

Пример использования датасета с Kaggle: предположим, что вы хотите проанализировать данные о продажах видеоигр. На Kaggle есть датасет "Video Game Sales" (