机器学习实践 - 探索性数据分析入门案例

孙者行

于 2023-09-26 09:19:27 发布

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文章标签：机器学习数据分析人工智能机器学习-深度学习

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本文通过一个房价预测的案例，详细介绍了机器学习中探索性数据分析（EDA）的重要性和基本步骤，包括数据加载、基本信息检查、缺失值分析、统计指标和可视化工具的使用，以揭示数据特征与目标变量的关系。

在机器学习中，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是一个重要的步骤。通过EDA，我们可以深入了解数据的特征、分布和关系，为后续的特征工程和建模提供有价值的洞察。本文将以一个入门案例来介绍EDA的基本概念和常用技巧，并提供相应的源代码。

我们选取的案例是一个房价预测问题。假设我们有一个包含房屋特征和对应房价的数据集。我们的目标是通过对数据进行探索性分析，了解不同特征与房价之间的关系，并发现其中的规律。

首先，让我们导入必要的库并加载数据集：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据集
data = pd.read_csv('house_prices.csv'

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