Введение
Многие реальные датасеты содержат пропущенные значения, что может вызывать проблемы при использовании алгоритмов машинного обучения, которые предполагают полные и числовые данные. В таких случаях важно правильно обрабатывать пропущенные значения, чтобы максимизировать использование доступных данных. Одна из распространенных стратегий - это импуттация, которая заключается в заполнении пропущенных значений на основе известной части данных.
В этом руководстве мы рассмотрим различные стратегии для импуттации пропущенных значений с использованием scikit-learn, популярной библиотеки машинного обучения на Python.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.