Визуализация данных и машинное обучение - PullRequest
Новая
       7

Визуализация данных и машинное обучение

0 голосов
/ 08 мая 2019

Предварительная обработка данных и просмотр результатов после и перед предварительной обработкой (укажите точность отчета)

Нарисуйте следующие диаграммы:

  • Диаграмма корреляции Диаграмма тепловых карт

  • Диаграмма с отсутствующими значениями Тепловая карта

  • Линейный график / точечная диаграмма для страны против покупок, возраста против покупок и зарплат против покупок 

Country Age Salary  Purchased
France  44  72000   No
Spain   27  48000   Yes
Germany 30  54000   No
Spain   38  61000   No
Germany 40          Yes
France  35  58000   Yes
Spain       52000   No
France  48  79000   Yes
Germany 50  83000   No
France  37          Yes
France      18888   No
Spain   17  67890   Yes
Germany     12000   No
Spain   38  98888   No
Germany 50          Yes
France  35  58000   Yes
Spain       12345   No
France  23          Yes
Germany 55  78456   No
France      43215   Yes

1 Ответ

0 голосов
/ 08 мая 2019

Иногда это трудно понять по точечной диаграмме, например «Страна против покупок». Три страны из вашего списка каким-то образом закуплены. Может быть полезно сделать тепловую карту здесь 

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

#read csv using panda

df = pd.read_csv('Data.csv')
copydf = df

#before data preprocessing
print(copydf)

#fill nan value with average of age and salary

df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean(axis=0))
df['Salary '] = df['Salary'].fillna(df['Salary'].mean(axis=0))

#after data preprocessing
print(df)

plt.figure(1)

#  Country Vs Purchased
plt.subplot(221)
plt.scatter(df['Country'], df['Purchased'])
plt.title('Country vs Purchased')
plt.grid(True)


#  Age Vs Purchased
plt.subplot(222)
plt.scatter(df['Age'], df['Purchased'])
plt.title('Age vs Purchased')
plt.grid(True)


# Salary Vs Purchased
plt.subplot(223)
plt.scatter(df['Salary'], df['Purchased'])
plt.title('Salary vs Purchased')
plt.grid(True)

plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.75,
                    wspace=0.5)

plt.show()
...