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 ??? PD? ?????

# ??? ????? = PD.Read_csv ( 'data.csv')

# ?? ? ?? ??? ?? (data.head ())??

# ??? ??, ?? ??, ? ?? data_cleaned = data.dropna ()? ??????.

# ??? ?? ?? data_cleaned [ 'date'] = pd.to_dateTime (data_cleaned [ 'date'])

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Scikit-Learn? ?? ?? ??? ?? ? ? ???? ?????. ?? ??? ???? ??? ??? ???? ?? API? ?????. ??? Scikit-Learn? ??? ?? ??? ????.

 sklearn.model_selection import train_test_split
sklearn.linear_model ?? ?? LinearRegression
sklearn.metrics import mean_squared_error

# ?? ?? X? ?? ?? y? ??? ?????.
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split (x, y, test_size = 0.2, random_state = 42)

# ?? ??? ?? = linearRegression ()

# Train Model.fit (x_train, y_train)

# ?? y_pred = model.predict (x_test)

# ?? ?? ?? ?? mse = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (f'mean squared ?? : {mse} ')

? ?? ??? ???, ?? ?? ? ??? Scikit-Learn? ???? ??? ?????. ?? ??? ??? ??? Scikit-Learn? ?? ?? ??, ??? ?, ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ????? ?????.

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Python? ?? ???? ????? ?? ??? ?? ? ?? ??? ?? ?????. Pandas? Numpy? C ??? ???? ???? ??? ??? ?????. Scikit-Learn? ??? ?????? ???? ???? ???? ?? API? ???? ?? ??? ???? ????.

??? ?? ???? Pandas? ??? ??? (DataFrame) ??? ???? ??? ??? ????? ????? ????. Numpy? ???? ?? ??? ???? ??? ?? (NDARRAY) ??? ?????.

?? ?? ???? Scikit-Learn? ????? ??? ??, ?? ? ?? ?? ?? ?? ??? ??? ??? ?????. ??? ??? ?? ??? ????? ??? ??????.

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??? ??? ??? ???? ??? ???? ??? ?? ???????.

 ??? PD? ?????

# ??? ????? = PD.Read_csv ( 'data.csv')

# ?? ??? ?? ?? ?? (data.info ())

# ??? ??? ?? ?? ?? (data.describe ())

# ??? ?? ?? ?? ?? (data.corr ())

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??? ?? ? ?? ???? ??? ?? ??? ??? ?? ? ?? ??? ???????. ??? ??? ??? ? ??? ??? ???? ????.

 ??? PD? ?????

#?? ??? ??? = PD.READ_CSV ( 'sales_data.csv')

# ??? ? ?? Grouped_data = data.groupby ( 'Region'). agg ({{
    '??': 'sum',
    '??': '??'
})

print (grouped_data)

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?? ?? ???? Scikit-Learn? ??? ?? ??? ?? ??? ????.

 sklearn.feature_selection?? ?? ?? SelectKbest, f_regression
sklearn.datasets import load_boston

#?? ??? ??? = load_boston ()
X, y = Boston.Data, Boston.Target

# ?? 5 ?? ?? ??? ?? ??? ??? = SelectKbest (F_Regression, K = 5)
x_new = selector.fit_transform (x, y)

# ??? ???? selected_features = boston.feature_names [selector.get_support ()]
?? (selected_features)

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• ? ?? ?? : Pandas ' isnull ???? ???? ? ??? ???? dropna ?? fillna ??? ???? ? ??? ??????.
• ?? ???? : ??? ?? (Scikit-Learn? cross_val_score ? ??)? ???? ??? ??? ??? ???? ??? ?? (? : L1 ? L2 ???)? ???? ??? ?????.

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• ?? ??? : Scikit-Learn? GridSearchCV ???? ??? ???? ??? ???? ??? ?? ?? ??? ?????. ??? ?? ????? ? ?? ?? ??? ???? ??? ????? ??? ??? ???? ? ????.
• ?? ??? : ? ???? ??? ?? ???? ?? ?? ? ? ????? ???? ? ???? ?? ??? ??????. Code? PEP 8 ??? ???? ???? ??????.

??? GridSearchCV? ??? ??? ???? ??? ????.

 sklearn.model_selection import gridsearchcv
sklearn. ensemble import randomforestregressor

# ?? ?? ?? ??? param_grid = {
    'n_estimators': [100, 200, 300],
    'max_depth': [??, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [2, 5, 10]
}

# ?? ??? RF = Random_State = 42)

# grid_search = gridsearchcv? ????? (??? = rf, param_grid = param_grid, cv = 5, n_jobs = -1)
grid_search.fit (x_train, y_train)

# ??? ?? ?? ?? print (grid_search.best_params_)

# ??? ????? ?? ??? ?? ??? ??????.
best_model.fit (x_train, y_train)

# ?? y_pred = best_model.predict (x_test)

# ?? ?? ?? ?? mse = mean_squared_error (y_test, y_pred)
print (f'mean squared ?? : {mse} ')

? ??? ??? ???? ??? GridSearchCV? ???? ??? ?????. ?? ?? ???? ?? ?????. ? ??? ?? ??? ?? ?? ??? ?? ??? ??? ???? ? ????.

Python? ?? ??? ?? ? ?? ??? ??? ?? ??? ?????. ? ??? ??? ?? ? ?? ???? Python? ?? ????? ? ? ???? ???? ?? ???? ???? ? ?????? ????.

? ??? ??? ?? ? ?? ????? ???? ?? ?????. ??? ??? PHP ??? ????? ?? ?? ??? ?????!