7eaddd9a54
ML - устранение неточностей и багов ML - оптимизация производительности DecisionTreeRegressor.Fit, RandomForestRegressor.Fit ML - тесты
31 lines
911 B
ObjectPascal
31 lines
911 B
ObjectPascal
// В этом примере показана ручная цепочка предобработки таблицы.
|
||
//
|
||
// Сначала заполняем пропуск в числовом столбце,
|
||
// затем превращаем категориальный столбец в набор бинарных признаков.
|
||
|
||
uses MLABC;
|
||
|
||
begin
|
||
var df := DataFrame.FromCsvText('''
|
||
city,population,region
|
||
Ростов-на-Дону,1142,Юг
|
||
Таганрог,NA,Юг
|
||
Воронеж,1058,Центр
|
||
Курск,452,Центр
|
||
Хабаровск,616,Дальний Восток
|
||
''');
|
||
|
||
Println('Исходные данные:');
|
||
df.Print;
|
||
Println;
|
||
|
||
var imputer := new Imputer(['population']);
|
||
df := imputer.FitTransform(df);
|
||
|
||
var encoder := new OneHotEncoder('region');
|
||
df := encoder.FitTransform(df);
|
||
|
||
Println('После цепочки Imputer -> OneHotEncoder:');
|
||
df.Print;
|
||
end.
|