Imputare simplă

Așa cum ai văzut în exercițiul anterior, ștergerea datelor poate reduce setul de date prea mult. Într-un context de interviu, acest lucru poate duce la rezultate distorsionate ale modelului tău de învățare automată.

O modalitate mai flexibilă de a gestiona valorile lipsă este imputarea lor. Există mai multe abordări în Python, însă în acest exercițiu vei folosi funcția SimpleImputer() din modulul sklearn.impute aplicată pe loan_data.

Vei folosi apoi pandas și numpy pentru a converti setul de date imputat într-un DataFrame.

Observă că acum sunt adăugate 2 pași suplimentari în pipeline: Instantiate și Fit: Machine learning pipeline

Selectează coloanele numerice din loan_data și atribuie-le variabilei numeric_cols.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni 1/4

exercițiu