Імпутація значень у прогностичних моделях
Під час роботи з прогностичними моделями ви часто матимете окремі датафрейми для тренування і тестування. У таких випадках потрібно стежити, щоб жодна інформація з тестового набору не потрапляла до тренувального. Як слід підходити до заповнення пропущених значень у цих двох наборах даних?
Ця вправа є частиною курсу
Feature Engineering для машинного навчання в Python
Практична інтерактивна вправа
Перетворіть теорію на практику за допомогою однієї з наших інтерактивних вправ
Почати вправу