Điền giá trị thiếu
Bạn phát hiện các cột "price" và "building_id" có giá trị bị thiếu trong bộ dữ liệu Rental Listing Inquiries. Vì vậy, trước khi đưa dữ liệu vào các mô hình, bạn cần điền (impute) các giá trị này.
Thuộc tính số "price" sẽ được mã hóa bằng giá trị trung bình của các mức giá không bị thiếu.
Việc điền thuộc tính phân loại "building_id" bằng hạng mục xuất hiện nhiều nhất là một ý tưởng tệ, vì như vậy sẽ có nghĩa là mọi căn hộ thiếu "building_id" đều nằm trong tòa nhà phổ biến nhất. Cách tốt hơn là điền bằng một hạng mục mới.
DataFrame rental_listings chứa dữ liệu cuộc thi đã được nạp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Chinh phục cuộc thi Kaggle bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import SimpleImputer
from sklearn.impute import SimpleImputer
# Create mean imputer
mean_imputer = ____(strategy='____')
# Price imputation
rental_listings[['price']] = mean_imputer.____(____[[____]])