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...

Импорт библиотек и данных </></></></></></></></></></></></></> import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Загрузка данных from google.colab import files uploaded = files.upload() # Предполагаем, что файлы train.csv и test.csv были загружены train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test.csv') </></></></></></></></></></></></></> Модуль A: Парсинг и предобработка данных Шаг 1: Загрузка данных </></></></></></></></></></></></></> # Просмотр первых строк данных train_data...