Perfect Plots: Joyplot Plot
Feel free to read the code on GitHub In [1]: import joypy import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt Car market analysis Source of […]
Wojciech Moszczyński
Perfect Plots: Categorical Plot
Feel free to read the code on GitHub Analysis of the categorical results. In [1]: import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as […]
Perfect Plots: Pie Plot
Feel free to read the code on GitHub An old Chinese proverb says: one picture says more than one thousands words. One good plot […]
Artificial Intelligence w Marketingu Bankowym – Naive Bayes Classifier part 4
Exercise 29 Naive Bayes Classifier Naiwny Bayes to prosta technika konstruowania klasyfikatorów: modele, które przypisują etykiety klas do wystąpień problemowych, reprezentowane jako […]
Artificial Intelligence w Marketingu Bankowym – Logistic regression model part 2
Exercise 27 Marketing bankowy – działalność podmiotów gospodarczych mającą na celu poznanie i dostosowanie się do potrzeb rynku oraz oddziaływanie na popyt […]
Próg ROC dla Regresji Logistycznej
Exercise 26 Przy budowie modelów klasyfikacji 0-1 występuje problem niezbilansowanych zbiorów. In [1]: import numpy as np import pandas as pd #import xgboost as xgb […]
Regresja Logistyczna Dummy_Variables
Exercise 25 Istnieją dwa sposoby budowania modelu na zmiennych dyskretnych. PYTANIE: czy model zbudowany na różnych metodach kodowania może mieć różne właściwości predykcyjne? 15 kwietnia […]
Wykresy typu sns.relplot
In [3]: import pandas as pd import seaborn as sns df2 = pd.read_csv(’c:/8/dots2.txt’) df2.sample(8) Out[3]: align choice time coherence firing_rate 367 dots T2 540 3.2 37.178237 […]
Formuła Pandas: groupby part 1
źródło danych: http://sigmaquality.pl/wp-content/uploads/2019/09/phone_data.csv In [1]: import pandas as pd import dateutil import numpy as np df = pd.read_csv(’c:/1/phone_data.csv’) df.head(4) Out[1]: index date duration item month network […]
Krzywa oceny hiperparametrów _validation curve
Przy budowie modelów ML występuje problrm dobrania najlepszych parametrów. Poniżej dowiemy się jak dobierać optymalne hiperparametry dla modelu. źródło: https://towardsdatascience.com/optimizing-hyperparameters-in-random-forest-classification-ec7741f9d3f6 https://chrisalbon.com/machine_learning/model_evaluation/plot_the_validation_curve/ In [1]: import numpy as […]
Logistic regression model (bank cards operations)
Introduction Logistic regression is algorithm of classification machine learning. Model predicts binary state of dependent variable. Dependent result variable takes value from 0 to 1. […]
(Part 1) Process of forecasting the output electricity for power plant working in combined cycle by the linear regression equation
Today we find out how to create simple regression model to predict level of output electricity in power plant works in combined cycle. Źródło bazy […]
(Part 2) Process of forecasting the output electricity for power plant working in combined cycle by the linear regression equation
Correctly carried out linear regression model is the mapping of reality. It can be used to diagnostic systems, to prevent failures or even installation stoppage. […]
Formuła Pandas: groupby part 2
In [4]: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({’A’ : [’foo’, 'foo’, 'bar’, 'foo’, 'bar’, 'foo’], 'B’ : [’one’, 'two’, 'three’,’two’, 'two’, […]
My current projects
Azoty is the chemical corporation with the 4 main plant with annual revenue about 2,5 billion dollars. They mainly produce fertilizers and plastics. I am […]