공개 데이터에 대한 머신러닝 분석 - 기초

기술설명

공개 데이터에 대한 머신러닝 분석: 기초

자체 데이터셋이 없는 연구자를 위해, 데이터 수집부터 해석까지 공개 데이터를 기반으로 구축된 완벽한 머신러닝 분석 서비스를 3주 안에 제공합니다.

공개 데이터를 활용한 기계 학습 연구를 저해하는 문제점들

• 찾을 수 없는 데이터 세트입니다. 공개 지표는 세계은행, IMF 및 각국 정부 기관 포털에 서로 다른 코드, 연도 및 국가명으로 게시되어 있습니다.
• 조용히 깨지는 병합. 국가 이름 불일치, 연도 누락 및 단위 불일치는 모델링을 시작하기 전에 패널 데이터를 손상시킵니다.
• 아무도 설명할 수 없는 모델. 해석이 없는 랜덤 포레스트 또는 XGBoost 결과는 어떤 변수가 중요한지 묻는 검토자를 만족시키지 못할 것입니다.
• 검증되지 않은 점수. 교차 검증 및 모델 비교 대신 단일 학습-테스트 분할 결과만 보고하는 것은 성능 주장의 신뢰도를 떨어뜨립니다.
• 당신은 그 분석을 재현할 수 없습니다. 문서화된 소스 코드와 소스 코드가 없으면 당신을 포함한 누구도 나중에 다시 실행할 수 없습니다.

포함 된 것

• 세계은행, IMF, 국가 통계 또는 이와 유사한 공개 데이터베이스에서 얻은 공공 데이터
• 데이터 클리닝 및 변수 구성
• 다중 알고리즘 모델링: 회귀 분석, 랜덤 포레스트, XGBoost 및 기타 적절한 알고리즘 사용
• 교차 검증 및 모델 비교
• SHAP 해석 가능성 분석
• 결과 시각화
• 데이터 소스 및 추출 문서
• 모델 성능 비교 차트 및 SHAP 중요도 플롯
• 종합 분석 보고서
• R/Python 분석 코드

지원 기기

• 자체적인 기본 데이터 세트가 없는 연구자들
• 공개 지표를 통해 답변 가능한 예측 또는 분류 질문
• 경제학, 정책학 및 사회과학 응용 분야

연혁

일반 배송 기간: 3주.

두 등급을 비교해 보세요

등급은 데이터 구성 방식, 알고리즘 비교, 제공 ​​시간 및 가격에 따라 다릅니다. 기본 등급 과 표준 등급을 모두 비교해 보세요.

Editverse를 일반적인 분석 서비스와 비교해 보세요

머신러닝 결과는 검증이 가능할 때만 유용합니다. 두 단계 모두 검증에 필요한 문서를 포함하고 있습니다.

전달 방법

1. 짧은. 질문과 결과 변수를 설명하십시오.
2. 출처. 우리는 공개 데이터 세트를 식별하고 문서화합니다.
3. 모델. 데이터 정제, 변수 구성, 모델링 및 교차 검증.
4. 해석하다. SHAP 분석 및 결과 시각화.
5. 배달. 보고서, 차트 및 R/Python 코드를 받게 됩니다.

우리의 윤리적 약속

저희는 공개된 데이터를 사용하여 귀하의 질문을 분석합니다 . 원본 데이터를 변경하거나 특정 결론에 맞추기 위해 결과를 조작하지 않습니다. 저작권, 윤리위원회 승인 및 데이터 관리는 COPE, ICMJE 및 귀하의 소속 기관과 국가의 정책을 따르며, 모든 책임은 귀하에게 있습니다.

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