Как только мы разобрались с данными и проблемой, мы можем начать структурировать задачи машинного обучения. Это подразумевает работу с категориальными переменными (через one-hot encoding), заполнение пропущенных значений (imputation) и масштабирование переменных в диапазоне. Мы можем проводить анализ исследовательских данных, например поиск закономерности с ярлыком, и отрисовывать такие закономерности. Kaggle — популярная ...
Read More »