Предлагаем наглядное руководство по смарт-обрезке ветвей дерева решений с учетом сложности/стоимости вычислений. Описанный подход потенциально позволяет создавать более оптимальные деревья, хотя зависит от набора данных, поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов.

https://nsprg.ru/xPGArm

VK: https://nsprg.ru/v8p4zv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy

Можно ли работать с большими массивами данных при ограниченных вычислительных ресурсах? Можно и очень даже успешно, если использовать пакетную обработку для создания различных агрегаций этих данных.

https://nsprg.ru/mW32Qm

VK: https://nsprg.ru/v3eGAm

Дзен: https://nsprg.ru/O51PVO

@nuancesprog #Pandas

Пользуетесь ли вы SQL в Pandas? Узнайте, как запросить датафрейм Pandas с помощью SQL, используя возможности и учитывая ограничения библиотеки Pandasql.

https://nsprg.ru/OVaeqv

VK: https://nsprg.ru/xkGyVx

Дзен: https://nsprg.ru/mDJarv

@nuancesprog #Pandas #SQL

Рассмотрим продвинутые методы итерирования по строкам, которые заменят iterrows и itertuples. Некоторые из них позволяют повышать производительность почти в две тысячи раз, не снижая при этом читабельности кода.

https://nsprg.ru/Ojkerm

VK: https://nsprg.ru/OQYKMO

Дзен: https://nsprg.ru/xA2wZv

@nuancesprog #Pandas