Как работать с пропущенными значениями? Ответ на жуткий вопрос о том, что делать с отсутствующими значениями Почему нам нужно иметь дело с отсутствующими значениями в наших данных? Почему нам нужно беспокоиться об этом? Не будет ли модель просто игнорировать их? При построении модели машинного обучения мы должны помнить о нулевых и отсутствующих значениях, которые существуют в наших данных, поскольку в большинстве случаев модель не будет знать, как с ними обращаться, и это..

Содержание: ∘ Наиболее частое вменение значений ∘ Вменение отсутствующей категории ∘ Случайное вменение ∘ Отсутствующий показатель: С возвращением, дорогие читатели! Если вы прочитали наш предыдущий блог об управлении недостающими числовыми данными ( ссылка здесь ), вы уже на пути к мастерству работы с данными. Теперь давайте расширим эти знания. В этом выпуске мы разгадаем тайны обработки недостающих категориальных данных. Независимо от того, являетесь ли вы..

Содержание: ∘ Полный анализ случая: ∘ Предположения CCA: ∘ Преимущества ∘ Недостатки ∘ Когда использовать ∘ « Выполнение:" Вы знаете, что алгоритмы машинного обучения плохо справляются с недостающими данными. Сохраняйте недостающее значение в данных, если вы разрешаете модели обучаться на этих данных. Ваш алгоритм не сможет учиться на них. Поскольку в Scikit-Learn большинство алгоритмов не способны обрабатывать недостающие данные, вы как специалист по обработке..