Imputando valores em modelos preditivos
Ao trabalhar com modelos preditivos, você geralmente terá DataFrames separados de treino e teste. Nesses casos, você quer garantir que nenhuma informação do conjunto de teste vaze para o conjunto de treino. Ao preencher valores ausentes em dados usados nessas situações, como você deve tratar os dois conjuntos de dados?
Este exercício faz parte do curso
Feature Engineering for Machine Learning in Python
Exercício interativo prático
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