Phân loại: xây dựng đặc trưng

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python

Lisa Stuart

Data Scientist

Vì sao xây dựng đặc trưng?

Chỉ báo ngưỡng
- tuổi: trung học vs cao đẳng
Nhiều đặc trưng
- dùng làm cờ
Sự kiện đặc biệt
- Black Friday
- Giáng Sinh
Nhóm lớp
- cờ lưu lượng web trả phí
  - Google AdWords{4}}
  - Quảng cáo Facebook

Dữ liệu huấn luyện:
- mô hình huấn luyện với [red, blue, green]
Dữ liệu kiểm tra:
- mô hình kiểm tra với [red, green, yellow]
- có màu mới ngoài huấn luyện
- thiếu một màu
One-hot encoding bền vững

¹ https://blog.cambridgespark.com/robust-one-hot-encoding-in-python-3e29bfcec77e

Hàm	trả về
`sklearn.linear_model.LogisticRegression`	hồi quy logistic
`sklearn.model_selection.train_test_split`	hàm tách train/test
`sns.countplot(x='Loan Status', data=data)`	biểu đồ cột
`df.drop(['Feature 1', 'Feature 2'], axis=1)`	loại danh sách đặc trưng
`df["Loan Status"].replace({'Paid': 0, 'Not Paid': 1})`	`Loan Status` dạng số nguyên
`pd.get_dummies()`	k - 1 đặc trưng nhị phân
`sklearn.metrics.accuracy_score(y_test, predict(X_test))`	độ chính xác mô hình

Bài viết Datacamp: dữ liệu phân loại

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python