Табличное мастерство. Осваиваем модели машинного обучения для анализа табличных данных

На практике они часто используются совместно для анализа данных, и один подход может дополнять другой. Например, статистический анализ может быть использован на начальном этапе проекта для получения базового понимания данных и выявления потенциальных связей между переменными. Затем машинное обучение может быть применено для создания более сложных моделей и прогнозов.

В некоторых случаях, когда данные содержат линейные зависимости, и задача не требует высокой точности прогнозирования, можно использовать статистические методы, такие как линейная регрессия.

В целом, выбор между статистическим анализом и машинным обучением зависит от специфики задачи, доступных данных и целей исследования. Важно помнить, что эти подходы могут дополнять друг друга и быть использованы совместно для достижения лучших результатов.

Задачи, решаемые с помощью анализа табличных данных

Анализ табличных данных с использованием машинного обучения позволяет решать различные задачи, такие как:

Регрессия – предсказание непрерывной переменной на основе входных данных.

Примеры: прогнозирование цен на жилье, автомобилей или акций и т.п.

Вот пример табличных данных, используемых для регрессии цен на автомобили:

В этом примере каждая строка представляет автомобиль, а столбцы содержат информацию о его марке, модели, годе выпуска, пробеге, типе топлива, литраже двигателя, мощности двигателя и цене.

Цель – предсказать цену автомобиля на основе его характеристик, например, для оценки стоимости при продаже или покупке. Эти данные могут быть использованы для создания модели машинного обучения, которая автоматически предсказывает цену автомобиля на основе его характеристик.

Классификация – определение категории или класса объекта на основе входных данных.

Примеры: определение кредитного риска, диагностика заболеваний или фильтрация спама.

Вот пример табличных данных, используемых для классификации диагнозов пациентов:

В этом примере каждая строка представляет пациента, а столбцы содержат информацию о его поле, возрасте, симптомах и диагнозе.

Цель – определить диагноз пациента на основе симптомов, например, для правильного назначения лечения.