Verwerfen von fehlenden Daten
In den nächsten drei Übungen wirst du den Datensatz music_df
bereinigen. Du erstellst eine Pipeline, um fehlende Werte zu ergänzen, und ein KNN-Klassifikationsmodell, mit dem du dann vorhersagen kannst, ob ein Lied dem Genre "Rock"
angehört.
In dieser Übung verwirfst du fehlende Werte, die weniger als 5 % des Datensatzes ausmachen, und wandelst die Spalte "genre"
in ein binäres Merkmal um.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Überwachtes Lernen mit scikit-learn
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Print missing values for each column
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