Реальные наборы данных состоят из пропущенных значений, и специалист по анализу данных тратит много времени на подготовку данных, включая очистку данных. Отсутствие значения может быть результатом незарегистрированных наблюдений или повреждения данных. Типы отсутствующих данных Случайно пропущенные (MAR) - это означает, что существует связь между пропорцией пропущенных значений и наблюдаемыми данными. Например, на приведенном ниже графике мы видим, что доля пропущенных значений в..

В этой статье я попытаюсь выполнить ряд анализов общедоступного набора данных и попытаться построить соответствующую модель, чтобы предсказать, должен ли пользователь, подавший заявку на получение кредитной карты в онлайн-банке, быть одобрен или нет. Мы решим это, так как мы работаем в компании, и отчет должен быть представлен. #### reading the data set #### data = pd.read_csv('case_study_data.csv') data.head() #### checking null values in any of the columns ####..