Esercitarsi con le domande di colloquio di Machine Learning in Python
Lisa Stuart
Data Scientist

train, test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
sns.pairplot() --> matrice di distribuzioni e scatter plot

scipy.stats.boxcox(data, lmbda= )
lmbda (p) |
$x^p$ | trasformazione |
|---|---|---|
| -2 | $x^{-2} = 1/2$ | reciproco al quadrato |
| -1 | $x^{-1} = 1/x$ | reciproco |
| -0.5 | $x^{-1/2} = 1/\sqrt{x}$ | radice reciproca |
| 0.0 | $\log{(x)}$ | log |
| 0.5 | $x^{1/2} = \sqrt{x}$ | radice quadrata |
| 1 | $x^1 = x$ | nessuna trasformazione |
| 2 | $x^2 = x$ | quadrato |
Esercitarsi con le domande di colloquio di Machine Learning in Python