phamdanquynh.nhung
New member
#datascience #Python #Machinelearning #ArtificialIntelleGence #bigdata ## Áp dụng khoa học dữ liệu trong Python
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng về mức độ phổ biến và Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các nhà khoa học dữ liệu.Điều này là do Python là ngôn ngữ đa năng dễ học và sử dụng, và nó có một loạt các thư viện và công cụ có thể được sử dụng cho các tác vụ khoa học dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách áp dụng khoa học dữ liệu trong Python bằng cách đưa bạn qua một ví dụ đơn giản.Chúng tôi sẽ sử dụng gấu trúc thư viện Python để tải một bộ dữ liệu về giá nhà ở, và sau đó chúng tôi sẽ sử dụng thư viện Scikit-learn để đào tạo mô hình học máy để dự đoán giá nhà ở.
## Bước 1: Tải dữ liệu
Bước đầu tiên là tải dữ liệu vào khung dữ liệu gấu trúc.Dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng là một bộ dữ liệu về giá nhà đất ở thành phố Boston.Bộ dữ liệu có thể được tải xuống từ kho lưu trữ máy UCI.
Khi dữ liệu được tải, chúng ta có thể xem vài hàng đầu tiên để xem nó chứa những gì.
`` `
Crim Zn Indus Chas Nox rm Age dis rad thuế ptratio đen lstat medv
0 0,00632 18,0 2,31 0,00 0,538 6.575 65.2 4.09 1.00 296.0 15.3 396.90 24.0
1 0,02731 0,0 7,07 0,00 0,467 6.421 78.9 4.96 2.00 242.0 17.8 396,90 21.6
2 0,02725 0,0 2,18 0,00 0,458 6.012 61.1 4.96 2.00 242.0 18.7 392.83 34.7
3 0,03203 0,0 2,18 0,00 0,460 6.172 54.2 6.06 3.00 222.0 18.7 394.63 33.4
4 0,06905 9,1 8,14 0,00 0,554 6,004 66.6 5.56 2.00 232.0 18.1 396.90 36.2
`` `
## Bước 2: Khám phá dữ liệu
Khi dữ liệu được tải, điều quan trọng là khám phá nó để hiểu rõ hơn về những gì nó chứa.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng các phương pháp sau:
*** head (): ** Phương thức này hiển thị một vài hàng đầu tiên của DataFrame.
*** đuôi (): ** Phương thức này hiển thị một vài hàng cuối cùng của DataFrame.
*** Mô tả (): ** Phương thức này cung cấp một bản tóm tắt các cột số trong DataFrame.
*** Info (): ** Phương thức này cung cấp thông tin về DataFrame, chẳng hạn như số lượng hàng và cột và các loại dữ liệu của các cột.
Chúng ta có thể sử dụng các phương pháp này để khám phá bộ dữ liệu giá nhà ở Boston và tìm hiểu thêm về dữ liệu.Ví dụ: chúng ta có thể sử dụng phương thức `head ()` để thấy rằng bộ dữ liệu chứa 506 hàng và 14 cột.Chúng ta có thể
=======================================
#datascience #Python #Machinelearning #artificialintelligence #bigdata ## Applying Data Science in Python
Data science is a field that is rapidly growing in popularity, and Python is one of the most popular programming languages for data scientists. This is because Python is a versatile language that is easy to learn and use, and it has a wide range of libraries and tools that can be used for data science tasks.
In this article, we will show you how to apply data science in Python by walking you through a simple example. We will use the Python library Pandas to load a dataset of housing prices, and then we will use the Scikit-Learn library to train a machine learning model to predict housing prices.
## Step 1: Load the Data
The first step is to load the data into a Pandas DataFrame. The data that we will be using is a dataset of housing prices in the city of Boston. The dataset can be downloaded from the UCI Machine Learning Repository.
Once the data is loaded, we can take a look at the first few rows to see what it contains.
```
crim zn indus chas nox rm age dis rad tax ptratio black lstat medv
0 0.00632 18.0 2.31 0.00 0.538 6.575 65.2 4.09 1.00 296.0 15.3 396.90 24.0
1 0.02731 0.0 7.07 0.00 0.467 6.421 78.9 4.96 2.00 242.0 17.8 396.90 21.6
2 0.02725 0.0 2.18 0.00 0.458 6.012 61.1 4.96 2.00 242.0 18.7 392.83 34.7
3 0.03203 0.0 2.18 0.00 0.460 6.172 54.2 6.06 3.00 222.0 18.7 394.63 33.4
4 0.06905 9.1 8.14 0.00 0.554 6.004 66.6 5.56 2.00 232.0 18.1 396.90 36.2
```
## Step 2: Explore the Data
Once the data is loaded, it is important to explore it to get a better understanding of what it contains. We can do this by using the following methods:
* **head():** This method displays the first few rows of the DataFrame.
* **tail():** This method displays the last few rows of the DataFrame.
* **describe():** This method provides a summary of the numerical columns in the DataFrame.
* **info():** This method provides information about the DataFrame, such as the number of rows and columns, and the data types of the columns.
We can use these methods to explore the Boston housing prices dataset and learn more about the data. For example, we can use the `head()` method to see that the dataset contains 506 rows and 14 columns. We can
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng về mức độ phổ biến và Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho các nhà khoa học dữ liệu.Điều này là do Python là ngôn ngữ đa năng dễ học và sử dụng, và nó có một loạt các thư viện và công cụ có thể được sử dụng cho các tác vụ khoa học dữ liệu.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách áp dụng khoa học dữ liệu trong Python bằng cách đưa bạn qua một ví dụ đơn giản.Chúng tôi sẽ sử dụng gấu trúc thư viện Python để tải một bộ dữ liệu về giá nhà ở, và sau đó chúng tôi sẽ sử dụng thư viện Scikit-learn để đào tạo mô hình học máy để dự đoán giá nhà ở.
## Bước 1: Tải dữ liệu
Bước đầu tiên là tải dữ liệu vào khung dữ liệu gấu trúc.Dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng là một bộ dữ liệu về giá nhà đất ở thành phố Boston.Bộ dữ liệu có thể được tải xuống từ kho lưu trữ máy UCI.
Khi dữ liệu được tải, chúng ta có thể xem vài hàng đầu tiên để xem nó chứa những gì.
`` `
Crim Zn Indus Chas Nox rm Age dis rad thuế ptratio đen lstat medv
0 0,00632 18,0 2,31 0,00 0,538 6.575 65.2 4.09 1.00 296.0 15.3 396.90 24.0
1 0,02731 0,0 7,07 0,00 0,467 6.421 78.9 4.96 2.00 242.0 17.8 396,90 21.6
2 0,02725 0,0 2,18 0,00 0,458 6.012 61.1 4.96 2.00 242.0 18.7 392.83 34.7
3 0,03203 0,0 2,18 0,00 0,460 6.172 54.2 6.06 3.00 222.0 18.7 394.63 33.4
4 0,06905 9,1 8,14 0,00 0,554 6,004 66.6 5.56 2.00 232.0 18.1 396.90 36.2
`` `
## Bước 2: Khám phá dữ liệu
Khi dữ liệu được tải, điều quan trọng là khám phá nó để hiểu rõ hơn về những gì nó chứa.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng các phương pháp sau:
*** head (): ** Phương thức này hiển thị một vài hàng đầu tiên của DataFrame.
*** đuôi (): ** Phương thức này hiển thị một vài hàng cuối cùng của DataFrame.
*** Mô tả (): ** Phương thức này cung cấp một bản tóm tắt các cột số trong DataFrame.
*** Info (): ** Phương thức này cung cấp thông tin về DataFrame, chẳng hạn như số lượng hàng và cột và các loại dữ liệu của các cột.
Chúng ta có thể sử dụng các phương pháp này để khám phá bộ dữ liệu giá nhà ở Boston và tìm hiểu thêm về dữ liệu.Ví dụ: chúng ta có thể sử dụng phương thức `head ()` để thấy rằng bộ dữ liệu chứa 506 hàng và 14 cột.Chúng ta có thể
=======================================
#datascience #Python #Machinelearning #artificialintelligence #bigdata ## Applying Data Science in Python
Data science is a field that is rapidly growing in popularity, and Python is one of the most popular programming languages for data scientists. This is because Python is a versatile language that is easy to learn and use, and it has a wide range of libraries and tools that can be used for data science tasks.
In this article, we will show you how to apply data science in Python by walking you through a simple example. We will use the Python library Pandas to load a dataset of housing prices, and then we will use the Scikit-Learn library to train a machine learning model to predict housing prices.
## Step 1: Load the Data
The first step is to load the data into a Pandas DataFrame. The data that we will be using is a dataset of housing prices in the city of Boston. The dataset can be downloaded from the UCI Machine Learning Repository.
Once the data is loaded, we can take a look at the first few rows to see what it contains.
```
crim zn indus chas nox rm age dis rad tax ptratio black lstat medv
0 0.00632 18.0 2.31 0.00 0.538 6.575 65.2 4.09 1.00 296.0 15.3 396.90 24.0
1 0.02731 0.0 7.07 0.00 0.467 6.421 78.9 4.96 2.00 242.0 17.8 396.90 21.6
2 0.02725 0.0 2.18 0.00 0.458 6.012 61.1 4.96 2.00 242.0 18.7 392.83 34.7
3 0.03203 0.0 2.18 0.00 0.460 6.172 54.2 6.06 3.00 222.0 18.7 394.63 33.4
4 0.06905 9.1 8.14 0.00 0.554 6.004 66.6 5.56 2.00 232.0 18.1 396.90 36.2
```
## Step 2: Explore the Data
Once the data is loaded, it is important to explore it to get a better understanding of what it contains. We can do this by using the following methods:
* **head():** This method displays the first few rows of the DataFrame.
* **tail():** This method displays the last few rows of the DataFrame.
* **describe():** This method provides a summary of the numerical columns in the DataFrame.
* **info():** This method provides information about the DataFrame, such as the number of rows and columns, and the data types of the columns.
We can use these methods to explore the Boston housing prices dataset and learn more about the data. For example, we can use the `head()` method to see that the dataset contains 506 rows and 14 columns. We can
