Публикации по теме 'imputation'


Проект классификации машинного обучения: дело об обороте клиентов
https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiYjkzMjc0NDUtNzEwMi00NTgzLWE3MGItYzQ1OTg3NjEwNjcwIiwidCI6IjQ0ODdiNTJmLWYxMTgtNDgzMC1iNDlkLTNjMjk4Y2I3MTA3NSJ9 Введение В сегодняшней высококонкурентной бизнес-среде отток клиентов (также известный как текучесть или отток клиентов) представляет собой серьезную проблему для компаний в различных отраслях. Удержание клиентов стало важнейшим аспектом успеха в бизнесе, поскольку потеря ценных клиентов может отрицательно сказаться на доходах и росте...

Прекратите тратить полезную информацию, приписывая недостающие значения
Есть более эффективные способы вменения отсутствующих значений, чем просто взятие среднего Отсутствующие значения - одна из самых распространенных проблем при анализе данных и машинном обучении. Модели машинного обучения требуют, чтобы набор данных не содержал каких-либо пропущенных значений, прежде чем они могут быть адаптированы к данным. Поэтому очень важно научиться правильно с ними обращаться. Некоторое время назад я опубликовал видео об обработке недостающих данных с помощью..