Это вторая часть предыдущей статьи, в которой добавлены этапы масштабирования и моделирования машинного обучения для классификации точек данных на наличие или отсутствие заболеваний сердца. В предыдущей части статьи ( Часть 1 ) я закончил описанием корреляционной матрицы между различными параметрами и целевой переменной (есть ли у пациента болезнь сердца или нет). Следующий шаг включает в себя использование процесса Label Encoding , где категориальные переменные, такие как пол ,..

В рамках серии EDA я хочу познакомить вас с простым способом проведения одномерного анализа в интерактивном режиме с использованием браузера. Plotly и его расширение Dash загружаются 5 миллионов раз в месяц. Обзор Dash С Dash Enterprise полнофункциональные приложения искусственного интеллекта, которые раньше требовали целой группы внешних, внутренних и DevOps… . com Я буду использовать самый простой набор данных Titanic, но замена..