Пошук пропущених значень
Питання щодо обробки пропущених значень є невід'ємною частиною будь-якої співбесіди з машинного навчання. Якщо у вас є набір даних із пропущеними значеннями і ви їх не врахуєте, результати, ймовірно, будуть зміщені, а точність моделі — нижчою.
У цій вправі ви потренуєте перший крок попередньої обробки: пошук і вивчення способів роботи з пропущеними значеннями за допомогою pandas і numpy на наборі даних про клієнтські кредити.
Набір даних, який ви використовуватимете в багатьох вправах цього курсу, збережено у вашому робочому середовищі як loan_data.
Ось де ви перебуваєте в конвеєрі обробки:
Ця вправа є частиною курсу
Практика співбесід з Machine Learning у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Import modules
import numpy as np
import pandas as pd
# Print missing values
print(____.____().____())