文件名称：Facebook-V-Predicting-Check-Ins
文件大小：307KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-12 05:40:58
13队 4/19/2021 目录 介绍 | 这项由Facebook发起的Kaggle比赛，在100公里平方面积（10公里乘10公里的网格）上，约有3000万Facebook用户“签到”。 仅数据集的大小就产生了困难，并导致问题内的复杂性。 我们还没有使用这么大的分类模型。 例如，place_id可能有10万种分类。 | 继续提到place_id时，此数据集不容易解释，因此值得对六个原始变量中的每一个进行详细说明。 如前所述，Place_id是有人可以在这10乘10公里的网格中签到的100,000个位置之一。 接下来是row_id很简单，它是我们数据框中的行数的ID。 变量X和Y是介于0和10之间的坐标位置。有两个最终变量，即准确性和时间，并且都故意含糊不清。 精度是一系列值，范围从1到1,000。 | 既然已经对数据的背景和数据集本身进行了简要描述，那么就可以开始数据导入和清理过程了。
【文件预览】：
Facebook-V-Predicting-Check-Ins-main
----5.png(25KB)
----KNN and Random Forest.Rmd(10KB)
----newplot (3).png(65KB)
----newplot (1).png(61KB)
----1.1.png(135KB)
----4.png(5KB)
----README.md(41KB)