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

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Interaktive Übung zum Anfassen

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# Print missing values for each column
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