Машинное обучение с библиотеками PyCaret и TROT : регрессия, часть первая

AutoML расшифровывается как автоматизированное машинное обучение, и его основная цель — сократить или полностью исключить роль специалистов по данным в построении моделей машинного обучения. Рассмотрим два варианта реализации решений AutoML : работа с библиотеками PyCaret и TROT. 

Pandas : индексация и случайная выборка

Материал представляет некоторые методы работы с данными при использовании библиотеки Pandas. В качестве примеров используются наборы данных, связанные с розничной торговлей. 

• Рассматриваемые методы :
• Индексация [],loc,iloc
• Срезы
• Логическое индексирование
• Методы isin(),query()
• Случайная выборка методом sample() с весами и без
• Метод value_counts() с нормализацией и без
• Методы concat(),map()
• Лямбда функции и метод apply()

• Методы numpy : where(),select(),random.choice()