Публикации по теме 'plotly'
Анализ данных о коронавирусе (Covid-19) с помощью Pandas и Plotly
Не ограничиваясь совокупными цифрами, чтобы количественно оценить распространение коронавируса
Covid-19, который зародился в Китае, теперь распространился по всему миру, и страны изо всех сил пытаются с ним бороться. Вирус, который зародился как чрезвычайная ситуация в области здравоохранения, теперь начал иметь серьезные экономические последствия. В этой статье я попытался понять и визуализировать распространение Covid-19 с помощью Pandas и Plotly.
Начнем с импорта всех библиотек и..
Оценка модели машинного обучения: измерение точности прогнозов ESPN Fantasy Football в Python
Новый год приносит много радостей; одним из главных из которых является плей-офф НФЛ. Тем не менее, конец регулярного сезона знаменует собой конец сезона фэнтези-футбола, конец веселых мемов и конец болтовни фэнтези-лиги до сентября. В этом году в качестве менеджера лиги (лиги, не входящей в PPR) я постарался сделать все более запоминающимся. Я решил оживить ситуацию наилучшим из известных мне способов: наукой о данных.
Решения о составе сложны для любого фэнтези-футболиста. Хотя я..
«Раскрытие возможностей кривых ROC и AUC: ваше руководство по оценке производительности модели в простом…
КРИВАЯ ROC AUC
Зачем нам нужна ROC-КРИВАЯ?
«ВЫБОР ПОРОГА» — это основная причина, по которой нам нужно использовать ROC CURVE.
Это во многом связано с «классификационным термином», и мы можем сказать, что это «БИНАРНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ».
Выбор порога:
Пример. Мы предполагаем, что данные о колледже содержат функции «IQ», «CGPA» и «Размещение», поэтому учащиеся получают место или не имеют результата в двоичном формате «ДА» или «НЕТ». Теперь разделим данные на две части:..
Прогнозная аналитика поведения клиентов с помощью машин опорных векторов (SVM)
Наука о данных в реальном мире
Прогнозная аналитика клиентов с помощью машин поддерживающих векторов (SVM) и Plotly
Рост объемов больших данных о поведении клиентов и демографии открыл мир возможностей для стратегий цифрового маркетинга с использованием прогнозной аналитики.
Маркетинг и клиентская аналитика - одна из самых популярных областей применения науки о данных в современном мире. Чтобы воспользоваться преимуществами доступных данных, современным компаниям нужны аналитические..
Простое руководство по Python для определения углеродоемкости товаров
Расчет углеродоемкости с использованием данных ResourceTradeEarth и ClimateTrace
Документация и данные
КлиматТрейс
"Данные"
ResourceTradeEarth:
"Данные" "Документация"
Набор данных GitHub, используемый в этом сеансе
"Данные"
Выводы
Построение модели оценки выбросов является очень сложной задачей, даже при применении к наборам данных более высокого качества из-за ряда допущений, которые необходимо сделать. Этот анализ вряд ли можно использовать для целей..
Сквозное машинное обучение: от извлечения до развертывания.
Я буду демонстрировать сквозной проект машинного обучения, который начинается с извлечения данных из базы данных SQL и заканчивается развертыванием в виде веб-приложения или веб-панели инструментов.
Как приложение будет выглядеть окончательно
Код этой статьи находится по адресу:
kshirsagarsiddharth/machine_learning_model_for_car_prediction (github.com)
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Мы являемся частью компании SECOND CARS и продаем подержанные карты. В ходе недавнего опроса..
Интерактивная визуализация данных Python: добавление сексуального ползунка диапазона графика
Реализация ползунка диапазона Plotly для дополнительной интерактивности пользователя
Визуализация данных является ключевым аспектом анализа данных, и Python предоставляет мощные инструменты для создания интерактивных визуализаций.
Включение интерактивных компонентов в ваши визуализации может значительно повысить вовлеченность пользователей.
Давайте посмотрим, как добавить ползунок диапазона в визуализацию данных Python с помощью Plotly.
В этом примере мы будем использовать..
