В современном анализе данных часто возникает проблема высокой размерности, когда набор данных содержит огромное количество признаков. Большое число признаков может усложнить обучение моделей машинного обучения, повысить риск переобучения и замедлить…
Рубрика: <span>Python для анализа данных</span>
Работа с данными в контексте машинного обучения часто сопряжена с проблемой несбалансированных наборов данных. Это явление возникает, когда один класс данных значительно преобладает над другими, что может серьезно повлиять на…
Основные возможности Matplotlib Matplotlib — это мощная библиотека для создания статических, анимационных и интерактивных визуализаций в Python. Она предоставляет обширные возможности для построения графиков и диаграмм, начиная от простых линий…
Основы библиотеки Pandas Pandas — это мощная и гибкая библиотека для работы с данными в Python, которая предоставляет высокоуровневые структуры данных и инструменты для их манипуляции. Основной структурой данных в…