1. 案例定位

Exercise 10.2:Data Loading and Inspection。

2. 學習目標

在 AML 前完成資料載入與檢查。

3. 案例情境

原書要求學生實際操作 DataRobot 資料載入與 Inspection。

4. 開始資料

Exercise 指定 Dataset;原書題目不提供固定 Output。

5. 分析方法

檢查 Target、Feature Types、Missingness、Distribution 與可疑 Variables。

6. 計算結果

需由實際 Software Output 產生。

7. 結果分析與管理解讀

AML 的輸出品質仍受輸入資料與 Target Definition 影響。

8. AI Prompt

建立 DataRobot Data Inspection Checklist;僅使用 Exercise 10.2 的任務範圍。

9. 思考/What-if

Feature Type 被錯誤辨識會如何?

參考解答: 可能影響 Pre-processing、Model Choice 與 Interpretation。

10. 資料說明