Prashant

为什么要麻烦?只需将浏览器指向 https://www.gitignore.io/ 并选择您正在使用的所有工具和技术。您将自动生成一个.gitignore文件。

你的问题太笼统了。所以,我可以从理论上回答这个问题。

假设您正在讨论数据集中变量的预测。因此,您需要做的第一件事是准备一个包含所有变量的数据集(应该完成分类变量的转换),并且可以将派生变量添加到数据集中。准备好数据集后,您需要创建一个培训数据集和测试数据集。在培训数据集上,您可以创建模型。创建模型后,您可以使用测试数据集评估模型,以预测您感兴趣的变量(如汽车数据集中的汽车价格)。

现在,一些理论上的东西:基本上,预测分析有3种类型的ML算法,即回归、分类和聚类。根据需要,您需要选择其中一个。回归是对连续变量的预测。分类是按标签对数据集进行分类。集群就是识别未知的集群。

在回归问题中,将有多个独立变量用于预测一个因变量的值(例如,根据里程、汽车重量、高度、长度、马力等预测汽车价格)。在这里,汽车价格是一个因变量,其他所有变量在本质上都是独立的。

确定你想做什么,然后应用这些概念。