1 часть, 2 часть, 3 часть, 4 часть , 5 часть... Предисловие Перейдём к работе с реальными данными и наконец зайдёмся машинным обучением. В качестве 1 набора данных я выбрал довольно классический "Титаник". В планах рассмотреть на нём как можно больше алгоритмов(пока что исключим из списка алгоритмов нейросети из-за того, что кол-во данных слишком мало и на +-1300 примерах мы не получим внятный результат) и по возможности проанализировать почему некоторые работают хуже, а некоторые лучше. Анализ...

1 часть, 2 часть, 3 часть, 4 часть, 5 часть... Перед тем как перейти к машинному обучению нам осталось всего ничего, разделить обучающие данные. y = titanic_data.Survived X = X.drop(['Survived'], axis=1) Оставить от 2 колонок в ответе для теста только 1. gender_submission = gender_submission['Survived'] И произвести с test те же самые действия, что и с titanic_data в прошлой статье(разве что придётся заполнять не Embarked, а Fare и не стандартным значением, а средним(просто потому что у подавляющего большинства примерно одна цена, а отсутствует всего одно значение)...