Python, NumPy, Pandas, scikit-learn: dal codice al modello
Righe, colonne, sottomatrici, maschere booleane: impara a "ritagliare" un array NumPy come si deve, a cambiargli forma con reshape e…
Quattro numeri che riassumono mille numeri: media, mediana, moda e varianza sono il primo sguardo che dai a qualsiasi dataset.…
Hai un CSV da analizzare e stai per aprirlo con un ciclo for e un dizionario? Fermati: Pandas ti dà…
Hai caricato il DataFrame, e adesso? "Qual è l'incasso medio per prodotto?" si risolve in una riga con groupby, se…
I dati veri non arrivano mai in una tabella sola: clienti da una parte, ordini dall'altra, e buchi ovunque. Impari…
Prima di qualsiasi modello devi saper rispondere a due domande: quali colonne sono indizi (feature) e quale colonna è la…
Il tuo modello si rifiuta di partire per colpa di qualche NaN? Prima di cancellare righe a caso, fermati: eliminare,…
Il modello vuole numeri, ma la tua colonna dice "Milano", "Roma", "Napoli". Trasformarla in 0, 1, 2 sembra ovvio —…
Un modello che azzecca il 99% sul tuo notebook e crolla in produzione ha quasi sempre lo stesso problema: hai…
Scaler, modelli, encoder: in scikit-learn tutto si usa allo stesso modo, con tre metodi che formano il ciclo di vita…
