python缺失值視覺化

以阿里二手車交易****訓練資料為例

#coding:utf-8

#匯入warnings包，利用過濾器來實現忽略警告語句。
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import missingno as msno
## 1) 載入訓練集和測試集；
path = 'd:\python_test\二手車****/data/'
train_data = pd.read_csv(path+'used_car_train_20200313.csv', sep=' ')
# nan視覺化
missing = train_data.isnull().sum()
missing = missing[missing > 0]
missing.sort_values(inplace=true)
missing.plot.bar()
plt.show()
'''了解哪些列存在 「nan」, 並可以把nan的個數列印，
主要的目的在於 nan存在的個數是否真的很大，如果很小一般選擇填充，
如果使用lgb等樹模型可以直接空缺，讓樹自己去優化，
但如果nan存在的過多、可以考慮刪掉
'''# 視覺化看下預設值
'''白線越多，代表缺失值越多。
'''msno.matrix(train_data.sample(250))
plt.show()
msno.bar(train_data.sample(1000))
plt.show()

筆記 資料缺失視覺化

coding utf 8 匯入warnings包，利用過濾器來實現忽略警告語句。import warnings warnings.filterwarnings ignore import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...

caffemodel權值視覺化

通過前面的學習，我們已經能夠正常訓練各種資料了。設定好solver.prototxt後，我們可以把訓練好的模型儲存起來，如lenet iter 10000.caffemodel。訓練多少次就自動儲存一下，這個是通過snapshot進行設定的，儲存檔案的路徑及檔名字首是由snapshot prefix...

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