Dane

Jak obsługiwać brakujące dane w Python

Jak obsługiwać brakujące dane w Python
  1. Jak radzisz sobie z brakującymi danymi?

Jak radzisz sobie z brakującymi danymi?

W radzeniu sobie z brakującymi danymi naukowcy danych mogą użyć dwóch podstawowych metod do rozwiązania błędu: imputacji lub usunięcia danych. Metoda imputacji opracowuje rozsądne przypuszczenia dla brakujących danych. Jest to najbardziej przydatne, gdy odsetek brakujących danych jest niski.

Lekkość Rozszyfrowanie lekkości teorii kolorów
Rozszyfrowanie lekkości teorii kolorów
Co oznacza lekkość w kolorze?Jak nazwałbyś lekkość koloru?Jaka jest różnica między lekością a nasyceniem?Czy lekkość jest tym samym, co wartość? Co ...
Złoty Jak wyrażać wskaźniki z myślą o doświadczeniu użytkownika?
Jak wyrażać wskaźniki z myślą o doświadczeniu użytkownika?
Jaki jest złoty współczynnik w projektowaniu UX?Jak korzystasz z złotego współczynnika w projektowaniu produktu?Co to jest wrażenia użytkownika i dla...
Ankieta Czy pytania dotyczące ankiety wpływają na zakończenie ankiety?
Czy pytania dotyczące ankiety wpływają na zakończenie ankiety?
Czy należy ponosić pytania dotyczące ankiety?Czy kolejność opcji w ankiecie ma znaczenie? Czy należy ponosić pytania dotyczące ankiety?Nie przytłocz...