Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення рівня щастя у країнах світу методами машинного навчання
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper is devoted to the preparation and exploratory data analysis for further use in the information technology of predicting the happiness level in countries worldwide using machine learning methods. The World Happiness Report dataset, which includes socio-economic indicators, was analyzed to discover relationships between these indicators and the happiness score.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Гайович А. М., Жуков С. О. Розвідувальний аналіз даних для інформаційної технології передбачення рівня щастя у країнах світу методами машинного навчання // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24779.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- World Happiness Report [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/unsdsn/worldhappiness/data
- World Happiness Report EDA & Visualization [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/annhaiovych/world-happiness-report-eda-visualization
- Pandas Getting started. 2024 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/index.html
- Matplotlib Pyplot Documentation. 2024 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://matplotlib.org/3.5.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html
- Seaborn Tutorial. 2023 [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://seaborn.pydata.org/tutorial.html