Розширена імпутація
У багатьох реальних наборах даних трапляється чимало пропущених або пошкоджених значень. У багатьох випадках просто викидати „погані" частини набору даних — марнотратно й неефективно. Ви можете використати імпутацію, щоб заповнити пропущені або порожні значення доречними замінниками, наприклад сталою або середнім подібних ознак, щоб відновлені дані були якнайближчими до справжніх. Більш просунута й точна техніка — застосувати машинне навчання, щоб спрогнозувати найкращі значення для заповнення.
Ця вправа є частиною курсу
End-to-End Machine Learning
Практична інтерактивна вправа
Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ
Почати вправу