home.social

#разведочный_анализ_данных — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #разведочный_анализ_данных, aggregated by home.social.

fetched live
  1. Слишком хороший признак: как звёзды, галактики и квазары научили меня не верить графикам

    На Kaggle завершился шестой эпизод Playground Series , и тема на этот раз была астрономическая: по горстке чисел определить, что перед нами: звезда, галактика или квазар. По этому выпуску я решил собрать почти исчерпывающий разбор EDA.

    habr.com/ru/articles/1056802/

    #kaggle #EDA #разведочный_анализ_данных #машинное_обучение #кроссвалидация #balanced_accuracy #LightGBM #астрономия #SDSS #отбор_признаков

  2. Разведочный анализ текстовых данных (EDA for text data)

    В этой статье будет рассказано про разведочный анализ текстовых данных (EDA). Рассмотрим основные методы и этапы — от проверки данных и анализа частотности слов до тематического моделирования. Также разберем применение EDA для конкретных задач NLP, таких как классификация текстов и извлечение сущностей (NER/POS). Весь рассказ будет сопровождаться кодом на Python. 🔥 Начинаем 🔥

    habr.com/ru/articles/964440/

    #eda #разведочный_анализ_данных #nlp #exploratory_data_analysis #python #text_mining

  3. Автоматизация разведочного анализа данных (EDA) с помощью Python

    Всем привет! Меня зовут Константин Некрасов, я работаю дата-сайентистом в Газпромбанке. Хочу рассказать про инструмент, который серьезно упростил мою повседневную работу с данными, и поделиться им. Если вы когда-нибудь занимались машинным обучением, то знаете — перед тем как строить модель, нужно как следует изучить свои данные. Этот этап называется EDA (Exploratory Data Analysis), или разведочный анализ данных (РАД). Он критически важен — именно здесь мы находим скрытые закономерности, выдвигаем первые гипотезы и понимаем, как лучше обработать данные для будущей модели. Но EDA отнимает у дата-сайентистов кучу времени, которое можно потратить на что-то другое и не менее важное: придумать новые признаки, поэкспериментировать с разными алгоритмами или настроить гиперпараметры для более высокой точности модели. Чтобы облегчить задачу, я разработал класс EDAProcessor, который автоматизирует ключевые этапы EDA: от базовой статистики и визуализации распределений до углубленного анализа корреляций, выбросов и временных зависимостей. Результаты анализа сохраняются в виде наглядных графиков и подробной excel-таблицы, где на разных листах представлены все важные статистические показатели и закономерности в данных. Сразу оговорюсь — я не изобретаю здесь новых статистических методов, не претендую на научную новизну в области математической статистики, а мое решение не универсально. Каждый набор данных уникален, и полностью автоматизировать его анализ невозможно — всегда нужен опытный взгляд аналитика. Но базовые, наиболее часто используемые методы EDA этот инструмент берет на себя, ускоряя начальный этап работы с данными. Я попытался собрать в скрипт наиболее общие концепции EDA, которые используются в подавляющем большинстве случаев на первоначальной стадии разработки ML-модели. Сам скрипт вот тут , а под катом я расскажу, как он работает и что делает. Читать дальше

    habr.com/ru/companies/gazpromb

    #eda #разведочный_анализ_данных #data_science #python #maschine_learning #машинное_обучение

Share on Mastodon

Enter the server where you have an account.