S'exercer aux questions d'entrevue en Machine Learning avec 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 de distributions et de nuages de points

scipy.stats.boxcox(data, lmbda= )
lmbda (p) |
$x^p$ | transformation |
|---|---|---|
| -2 | $x^{-2} = 1/2$ | inverse carrée |
| -1 | $x^{-1} = 1/x$ | inverse |
| -0.5 | $x^{-1/2} = 1/\sqrt{x}$ | racine carrée inverse |
| 0.0 | $\log{(x)}$ | logarithme |
| 0.5 | $x^{1/2} = \sqrt{x}$ | racine carrée |
| 1 | $x^1 = x$ | aucune transformation |
| 2 | $x^2 = x$ | carré |
S'exercer aux questions d'entrevue en Machine Learning avec Python