Itqualityassurance
Brakujące wartości można obsłużyć, usuwając wiersze lub kolumny o wartości zerowych. Jeśli kolumny mają więcej niż połowę rzędów jako zerowa, całą kolumnę można upuścić. Rzędy, które mają jedną lub więcej wartości kolumn, ponieważ zerowa można również upuścić.
- Jak radzimy sobie z brakującymi danymi w uczeniu maszynowym?
- Jaki jest najlepszy sposób obsługi brakujących danych?
Jak radzimy sobie z brakującymi danymi w uczeniu maszynowym?
Jednym ze sposobów obsługi brakujących wartości jest usunięcie wierszy lub kolumn z wartościami zerowymi. Jeśli jakieś kolumny mają więcej niż połowę wartości jako null, możesz upuścić całą kolumnę. W ten sam sposób wiersze można również upuścić, jeśli mają jedną lub więcej wartości kolumn jako null.
Jaki jest najlepszy sposób obsługi brakujących danych?
Średnia, mediana i tryb
Jest to jedna z najczęstszych metod przypisywania wartości w przypadku brakujących danych. W przypadkach, gdy istnieje niewielka liczba brakujących obserwacji, naukowcy danych mogą obliczyć średnią lub medianę istniejących obserwacji Open_In_New.
