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分析表格数据集所需的只是统计数据
要分析表格数据集，无需深度学习或大型语言模型继续阅读 Towards Data Science »
来源:走向数据科学您所需要的只是统计数据来分析表格数据集
要分析表格数据集，无需深入学习或大型语言模型。我将展示（简单）统计数据以及PCA等技术如何显示新的见解和可解释的结果。
丹·克里斯蒂安·帕尔德（Dan CristianPădure） Unplash表格数据集是最常见的数据形式之一，由二进制，分类，文本和连续值等变量组成。例如，著名的表格数据集是泰坦尼克号数据集。此类数据集中的主要挑战是分析变量的方式，因为对分类值的分析需要与分类值不同的统计和/或模型，依此类推。此外，密钥还可以确定数据集中的多重共线性，因为具有统计上相似行为的变量会影响模型的可靠性。在这篇博客文章中，我将演示预处理表格数据集的步骤以及诸如超几何测试之类的统计测试如何显示跨变量的关系。此外，我将解释多个测试更正的重要性，并展示如何在表格数据集上应用主组件分析。
在此博客文章中，我将演示预处理表格数据集的步骤以及诸如超几何测试之类的统计测试如何显示跨变量的关系。此外，我将解释多个测试更正的重要性，并展示如何在表格数据集上应用主组件分析