Постановка задачи Используя генеративный ИИ, выполните EDA и обучите классификационную модель машинного обучения, предсказывая вероятность развития у человека сердечно-сосудистых заболеваний в ближайшие 10 лет. Следуйте методологии CRISP-DM при выполнении анализа и обучения. Наша идея состоит в том, что мы будем использовать ChatGPT только на всех этапах методологии CRISP-DM и не будем писать никакого кода. Набор данных Используемый набор данных называется Логистическая регрессия..

Я попытался использовать методологию науки о данных для построения модели машинного обучения, чтобы найти способ предсказать, будет ли игра иметь высокие продажи во всем мире, и, надеюсь, создать хорошую прогностическую модель на основе заданных параметров. Я использую методологию CRISP-DM. CRISP-DM расшифровывается как межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных. Весь процесс разбит на шесть основных этапов, а именно: Понимание бизнеса Понимание данных..

Нет, мы здесь не для того, чтобы говорить об IPO и ценах на акции. Я здесь, чтобы поговорить с инвестором, который хочет инвестировать в Сиэтл, используя данные ABNB Сиэтла для анализа с использованием процесса CRISP-DM, чтобы помочь принять инвестиционные решения. Данные ABNB в Сиэтле можно найти на Kaggle . Данные Сиэтла ABNB включают 3 файла. Календарь с 1393570 строками и 4 столбцами. Этот файл содержит все списки с января 2016 года по январь 2017 года, как доступные, так и..

Как бы вы систематически планировали проект по машинному обучению / науке о данных? Как специалист по анализу данных / инженер по машинному обучению, вы не захотите совершить ошибку, погрузившись прямо в разработку решения / моделирования, не осознав предварительно проблему и поставленные задачи. Кроме того, очень важно уделять больше времени самим данным. Если вам нравятся фреймворки и вы предпочитаете дисциплинировать процесс структурирования науки о данных / машинного обучения, вам..