ตามล่าค่าที่หายไป
คำถามเกี่ยวกับการจัดการค่าที่หายไป (missing values) เป็นส่วนสำคัญในการสัมภาษณ์งานด้าน machine learning เกือบทุกครั้ง หากชุดข้อมูลที่ได้รับมีค่าที่หายไปและไม่ได้รับการจัดการ ผลลัพธ์ที่ได้อาจคลาดเคลื่อนและความแม่นยำของโมเดลก็จะลดลง
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกขั้นตอนการ pre-processing แรก ด้วยการค้นหาและสำรวจวิธีจัดการค่าที่หายไปโดยใช้ pandas และ numpy บนชุดข้อมูลสินเชื่อลูกค้า
ชุดข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้ในหลายแบบฝึกหัดตลอดคอร์ส และถูกบันทึกไว้ใน workspace ของคุณในชื่อ loan_data
นี่คือตำแหน่งปัจจุบันใน pipeline:
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Import modules
import numpy as np
import pandas as pd
# Print missing values
print(____.____().____())