1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Exersează întrebări de interviu pentru Machine Learning în Python
Connected

exercițiu

Căutarea valorilor lipsă

Întrebările despre procesarea valorilor lipsă sunt esențiale în orice interviu de machine learning. Dacă primești un set de date cu valori lipsă și nu le tratezi corespunzător, rezultatele vor fi distorsionate, iar acuratețea modelului va scădea.

În acest exercițiu, vei exersa primul pas de preprocesare: vei identifica valorile lipsă și vei explora metode de tratare a acestora folosind pandas și numpy pe un set de date despre împrumuturi acordate clienților.

Setul de date, pe care îl vei folosi în multe dintre exercițiile acestui curs, este salvat în spațiul tău de lucru sub numele loan_data.

Iată unde te afli în pipeline:

Machine learning pipeline

Instrucțiuni 1/4

undefined XP
  • 1
    • Afișează caracteristicile din loan_data împreună cu numărul de valori lipsă corespunzătoare.
  • 2
    • Elimină rândurile cu valori lipsă și afișează procentul de rânduri rămase.
  • 3
    • Elimină coloanele cu valori lipsă și afișează procentul de coloane rămase.
  • 4
    • Imputează valorile lipsă din loan_data cu 0 și salvează rezultatul în loan_data_filled
    • Compară coloana 'Credit Score' folosind .describe() înainte de imputare (cu loan_data) și după (cu loan_data_filled).