मिसिंग वैल्यूज़ की तलाश
मिसिंग वैल्यूज़ को प्रोसेस करने से जुड़े प्रश्न किसी भी मशीन लर्निंग इंटरव्यू का अहम हिस्सा होते हैं। अगर आपको ऐसा डेटासेट दिया जाए जिसमें मिसिंग वैल्यूज़ हों और आप उन्हें संबोधित न करें, तो आपके नतीजे पक्षपाती हो सकते हैं और आपके मॉडल की एक्यूरेसी घट सकती है.
इस अभ्यास में, आप कस्टमर लोन डेटासेट पर pandas और numpy का इस्तेमाल करके मिसिंग वैल्यूज़ ढूँढने और उन्हें हैंडल करने के तरीकों को एक्सप्लोर करने के रूप में पहला प्री-प्रोसेसिंग स्टेप प्रैक्टिस करेंगे.
यह डेटासेट, जिसका उपयोग आप इस कोर्स के कई अभ्यासों में करेंगे, आपके वर्कस्पेस में loan_data नाम से सेव है.
पाइपलाइन में आप यहाँ पर हैं:
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Machine Learning इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import modules
import numpy as np
import pandas as pd
# Print missing values
print(____.____().____())