Kiểm tra chất lượng dữ liệu
Như bạn đã học trong video trước, giá trị thiếu có thể làm mất thông tin quan trọng và dẫn đến diễn giải sai. Tương tự, sự xuất hiện của giá trị chưa từng thấy cũng có thể ảnh hưởng đến độ tự tin của mô hình.
Trong bài tập này, mục tiêu của bạn là kiểm tra xem tập dữ liệu đặt phòng khách sạn có chứa giá trị thiếu hay không và xác định bất kỳ giá trị chưa từng thấy nào. Tập dữ liệu tham chiếu và phân tích đã được nạp sẵn, cùng với thư viện nannyml.
Một lưu ý nhanh: nếu bạn không nhớ kiểu của các cột, bạn có thể khám phá dữ liệu dễ dàng bằng phương thức .head().
Bài tập này là một phần của khóa học
Giám sát Machine Learning bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Define analyzed columns
selected_columns = ['country', 'lead_time', 'parking_spaces', 'hotel']
# Intialize missing values calculator
ms_calc = ____.____(
____=____,
____=____,
timestamp_column_name='timestamp'
)
# Fit, calculate and plot the results
ms_calc.fit(reference)
ms_results = ms_calc.calculate(analysis)
ms_results.plot().show()