Прежде чем перейти к интересной части построения и реализации модели, необходимо хорошо обработать данные, чтобы модель работала точно. Предварительная обработка данных — один из самых трудоемких и важных шагов в любом проекте по науке о данных. В этой статье мы подробно рассмотрим некоторые методы устранения отсутствующих значений в наборе данных. Реальные данные содержат множество пропущенных значений, которые могут повлиять на производительность модели. Поэтому крайне важно,..

Обработка пропущенных значений — важный шаг в предварительной обработке данных перед применением алгоритмов машинного обучения. Вот несколько распространенных подходов к обработке отсутствующих значений в наборе данных: Удаление отсутствующих значений . В этом подходе вы просто удаляете строки или столбцы, содержащие отсутствующие значения. Если пропущенных значений относительно мало по сравнению с общим набором данных, этот метод может быть эффективным. Однако будьте осторожны, так как..

В моем последнем блоге Ссылка я объяснил различные способы обработки отсутствующих данных в непрерывном столбце и их реализацию. В этом блоге я объясню, как обрабатывать отсутствующие значения столбца категориальных данных в наборе данных с помощью реализации с использованием python. Дискретные / категориальные данные: дискретные данные - это количественные данные, которые можно подсчитать и которые имеют конечное число возможных значений или данных, которые можно разделить на..

В этой статье мы поймем, как обрабатывать категориальные и числовые характеристики в заданном наборе данных. Прежде чем мы начнем с того, как с ними обращаться, давайте сначала разберемся, что означают категориальные и числовые характеристики. Давайте разберемся в этом на примере. Допустим, нам даны такие атрибуты, как вес, страна, цвет волос, и цель - определить рост человека. Теперь атрибут веса может принимать числа с действительными значениями, то есть его значения могут быть 160,8..

В своем последнем блоге Ссылка я объяснил недостающие значения и их типы. В этом блоге я объясню, как обрабатывать отсутствующие значения для столбца непрерывных данных в наборе данных с помощью реализации. Непрерывные данные . Непрерывные данные - это количественные данные, которые можно измерить, они имеют бесконечное количество возможных значений в пределах выбранного диапазона, например диапазон температур, рост, вес и т. д. Набор данных, используемый для объяснения, - это..