Автоматизация. 300 запросов для ChatGPT

Скачать

Анализируй данные и определи, какие признаки влияют на целевую переменную.

Найди выбросы и аномалии в данных, чтобы исключить их из анализа.

Оцени качество данных и проверь их на наличие пропущенных значений.

Построй гистограмму распределения признака, чтобы оценить его форму и дисперсию.

Используй метод главных компонент для уменьшения размерности данных и избежания проблемы переобучения.

Примени кластерный анализ, чтобы выявить скрытые структуры в данных.

Используй линейную регрессию для предсказания целевой переменной на основе других признаков.

Примени метод опорных векторов для решения задач классификации.

Разработай нейронную сеть для предсказания целевой переменной на основе других признаков.

Оцени качество модели на основе метрик точности, полноты и F1-меры.

Выбери наиболее важные признаки на основе анализа важности признаков в модели.

Примени алгоритмы усиления и уменьшения данных для балансировки классов в задачах классификации.