सिंपल इम्प्यूटेशन
पिछले अभ्यास में आपने देखा कि डेटा डिलीट करने से आपका डेटासेट बहुत छोटा हो सकता है। इंटरव्यू के संदर्भ में, इससे आपके मशीन लर्निंग मॉडल के नतीजों में बायस आ सकता है.
मिसिंग वैल्यूज़ को संभालने का एक बेहतर तरीका है उन्हें इम्प्यूट करना। Python में इसे करने के कई तरीके हैं, लेकिन इस अभ्यास में आप sklearn.impute मॉड्यूल के SimpleImputer() फंक्शन को loan_data पर इस्तेमाल करेंगे.
इसके बाद आप pandas और numpy का उपयोग करके इम्प्यूट किए गए डेटासेट को एक DataFrame में बदलेंगे.
ध्यान दें कि अब पाइपलाइन में 2 स्टेप जोड़े गए हैं, Instantiate और Fit:
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 imputer module
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Subset numeric features: numeric_cols
numeric_cols = ____.____(include=[____.____])