Исходный размер 1140x1600

Исследование данных о приюте

PROTECT STATUS: not protected

Фильтрация и сортировка

0
1/2

Фильтрация с одним условием и сортировка отфильтрованных данных

0
1/2

Фильтрация одновременно по нескольким условиям и сортировка отфильтрованных данных

Новые признаки

0
1/2

Создание нового признака в данных с помощью анонимной функции

0
1/2

Создание нового признака в данных с помощью именной функции

Сводные таблицы

0
1/2

Сводная таблица: один столбец группировки, один столбец агрегирования, один метод агрегирования

0
1/2

Сводная таблица: несколько столбцов группировки, один столбец агрегирования, один метод агрегирования

0
1/2

Сводная таблица: одни столбец группировки, несколько столбцов агрегирования, один метод агрегирования

0
1/2

Сводная таблица: одни столбец группировки, один столбец агрегирования, несколько методов агрегирования

0
1/2

Сводная таблица: одни столбец группировки, несколько столбцов агрегирования, несколько методов агрегирования

Замена пропусков и удаление выбросов

0
1/3

Замена пропусков

0
1/4

Использование метода N стандартных отклонений для целевой переменной

0
1/4

Использование метода 1.5IQR для предиктора или другого количественного признака (не целевого):

0
1/3

Меры центральной тенденции целевого признака:

0
1/4

Квартили целевого признака:

0
1/4

Меры разброса целевого признака

0
1/3

Описание категориального признака

Корреляция Пирсона

0
1/2

Визуализация корреляционной матрицы с помощью тепловой карты

0
1/3

Интерпретация самой сильной корреляции между признаками, по тепловой карте

0
1/2

Построение диаграммы рассеяния между признаками, у которых самая сильная корреляция

Модель парной (простой) линейной регрессии предполагает, что значение целевого признака adopter_age можно предсказать как линейную функцию признака age_years, то есть, что изменение age_years на единицу приводит к изменению adopter_age на определённое постоянное значение, с учетом случайных ошибок.

Y = b₀ + b₁X, где Y — зависимая переменная, X — независимая переменная, b₀ — свободный член (тоже, что и точка пересечения с осью Y), а b₁ — коэффициент регрессии, показывающий изменение Y при изменении X на единиц

  1. Уравнение парной линейной регрессии Общий вид уравнения:

adopter_age^ = b₀+b₁×age_years где: b₀ — свободный член (пересечение с осью Y), b₁ — коэффициент наклона (показывает, насколько в среднем изменяется adopter_age при увеличении age_years на 1)

Исследование данных о приюте
Проект создан 30.06.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта и большего удобства его использования. Более подробную информац...
Показать больше