การลบข้อมูลที่หายไป
ใน 3 แบบฝึกหัดถัดไป เราจะจัดระเบียบชุดข้อมูล music_df โดยสร้าง pipeline เพื่อเติมค่าที่หายไปและสร้างโมเดล KNN classifier จากนั้นใช้โมเดลนี้ทำนายว่าเพลงอยู่ในแนว "Rock" หรือไม่
ในแบบฝึกหัดนี้ จะลบค่าที่หายไปซึ่งคิดเป็นสัดส่วนน้อยกว่า 5% ของชุดข้อมูล และแปลงคอลัมน์ "genre" ให้เป็น binary feature
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Supervised Learning ด้วย scikit-learn
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Print missing values for each column
____