Если необходимые вам данные разбросаны по разным HTML-страницам для их извлечения применяется скрапинг. Вы создаете код для автоматического посещения определенного перечня страниц, получения конкретного контента с этих страниц и сохранения его в базе данных или в текстовом файле. [1]

Скажем, вы хотите скачать данные по температуре за прошедший год, но у вас не получается найти источник, который предоставил бы вам все сведения за нужный отрезок времени или по нужному городу. К счастью, сайт Weather Underground предоставляет исторические данные о погоде. И плохая новость: на одной странице сведения можно получить только за один день (рис. 1).

Рис. 1. Температура в Москве по данным Weather Underground; чтобы увеличить картинку, кликните на ней правой кнопкой мыши и выберите опцию Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Извлечение данных с web-страниц с помощью кода на языке Python

Ранее мы построили весьма точную регрессионную модель для определения беременных покупателей супермаркета на основе данных об их покупках. А что, если построить несколько заведомо неказистых моделей и затем устроить голосование по поводу беременности покупательницы — а процент голосов использовать как единичный прогноз? Такой подход называется комплексным моделированием. Мы рассмотрим бэггинговые (bagging) одноуровневые деревья принятия решений. [1]

Excel-файл содержит обучающие данные из предыдущей заметки (это позволит сравнить модели). Фиктивными переменными (пол покупателей) уже настроенными. Отличительные признаки пронумерованы от 0 до 18 в строке 2 (рис. 1).

Рис. 1. Исходный набор обучающих данных; чтобы увеличить картинку, кликните на ней правой кнопкой мыши и выберите опцию Открыть картинку в новой вкладке

Подробнее »Комплексное моделирование или бэггинг (bagging)