Это вторая часть модели прогнозирования времени доставки еды. Если вы еще не читали первую статью , рекомендую сделать это, чтобы ознакомиться с набором данных. Полный код модели прогнозирования времени доставки еды вы можете найти здесь . Время доставки еды имеет решающее значение в индустрии доставки еды, поскольку оно напрямую влияет на удовлетворенность клиентов. В первой статье мы исследовали набор данных доставки еды, сосредоточившись на таких важных задачах, как..

Специалисты по данным должны принять несколько решений относительно категориальных характеристик в нашем наборе данных во время предварительной обработки. Следует ли использовать однократное кодирование или кодирование меток. Кодирование метки - это преобразование категориальных переменных в числовую или машиночитаемую форму. Например, преобразование объекта в 0 как мужской и 1 как женский. Кодировка метки используется , когда данные являются порядковыми или существует связь между..

В этой статье мы обсудим лучшие методы и алгоритмы обработки и преобразования данных для достижения максимальной точности моделей машинного обучения. Эта статья о некоторых методах, которые помогают нам в обработке и обработке данных. Процесс обработки данных помогает нам преобразовывать категориальные данные в числовые данные, потому что алгоритмы понимают только числовые значения, и это будет предметом обсуждения в этой статье в дополнение ко многим другим методам обработки данных...

Алгоритмы машинного обучения построены на основе математических функций, чтобы быть более понятными функциями функций. Эти алгоритмы пытаются найти относительность между точками данных, чтобы получить лучшее обобщение. Поскольку они являются математическими функциями, они не могут напрямую работать с категориальными данными, такими как строки или символы. Давайте углубимся и обсудим некоторые методы, используемые для представления категориальных данных, и то, как выбрать один из них..