การเติมค่าขั้นสูง
ในชุดข้อมูลจากโลกจริงหลายชุด มักพบข้อมูลที่หายไปหรือเสียหายจำนวนมาก การตัดข้อมูลส่วนนั้นออกทั้งหมดมักไม่ใช่แนวทางที่ดีและสิ้นเปลืองโดยใช้เหตุ การเติมค่า (imputation) ช่วยให้เราแทนที่ค่าที่หายไปด้วยค่าที่เหมาะสม เช่น ค่าคงที่หรือค่าเฉลี่ยของฟีเจอร์ที่คล้ายกัน เพื่อให้ข้อมูลที่เติมเข้าไปใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากที่สุด เทคนิคที่แม่นยำและซับซ้อนกว่าคือการใช้ machine learning เพื่อทำนายค่าที่เหมาะสมสำหรับการเติม
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Machine Learning แบบ End-to-End
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง
เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา
เริ่มแบบฝึกหัด