Публикации по теме 'missing-data'


Случайные леса и пропущенные значения
Существует очень интригующее практическое решение За исключением некоторых чрезмерно очищенных наборов данных, которые можно найти в Интернете, пропущенные значения есть везде. На самом деле, чем сложнее и больше набор данных, тем больше вероятность наличия пропущенных значений. Пропущенные значения — увлекательная область статистических исследований, но на практике они часто доставляют неудобства. Если вы имеете дело с проблемой прогнозирования, когда вы хотите предсказать..
«Потерянное и найденное: овладение искусством работы с отсутствующими данными»
Оглавление:- · Методы обработки отсутствующих данных :- · Удалить их:- · Вменение (заполнение) :- ∘ 1. Одномерное вменение :- ∘ 2. Многомерное вменение:- · Методы многомерного вменения:- · 1. КНН импутер :- · 2. Алгоритм MICE :- Методы обработки отсутствующих данных :- Удалить их :- Вменение (заполнение): - Удалить их :- Удаление нулевых значений, также известное как полный анализ случаев (CCA) или удаление по списку, включает..
Недостающие решения для обработки данных в машинном обучении
Отсутствие данных — очень распространенная проблема в реальных наборах данных, которая может существенно повлиять на точность и надежность ваших моделей машинного обучения. Отсутствие данных может привести к предвзятым, неточным или ненадежным результатам. Причиной отсутствия данных в вашем наборе данных могут быть неполные исследования, неисправности датчиков, человеческие ошибки и многое другое. Существует несколько решений, с помощью которых вы можете эффективно решить проблему..
Как обрабатывать пропущенные значения в ваших данных
Исследователь данных редко когда сталкивается с данными без пропущенных значений. Обработка таких ситуаций имеет решающее значение для эффективного использования данных. В этой статье обсуждаются два подхода к обработке отсутствующих значений в данных: Удаление записей с пропущенными значениями Замена (вменение) пропущенных значений средним/медианным Набор данных Titanic от Kaggle используется для демонстрации подходов. data=pd.read_csv(train.csv) data.isnull().sum()..
Вменение отсутствующих значений (основы для продвижения), часть 3
Введение: Здравствуйте, ребята, в этой статье я продолжаю оставшиеся методы вменения отсутствующих значений. Ссылка на часть 1: https://medium.com/@banarajay/missing-value-imputation-basics-to-advance-595c92e35e94 ссылка на часть 2: https://medium.com/@banarajay/missing-value-imputation-basics-to-advance-part-2-3eefededa19 Пожалуйста, прочитайте две статьи выше, чтобы лучше понять. Вменение: Вменение — это метод, используемый для замены отсутствующих данных некоторым..
Работа с отсутствующими данными
Удобное руководство по использованию нулевых значений в ваших данных для прогнозного моделирования. Отсутствующие данные — одна из самых распространенных проблем в прогнозном моделировании. Они увеличивают уровень смещения в вашем предсказателе, потому что у них одинаковые входные данные (нулевые), но разные выходные данные. Когда доля нулевых значений в нашем предсказателе велика, большую часть времени предиктор не даст нам хорошей предсказательной силы. В этой статье я расскажу, как..
Обработка недостающих значений в данных: простой способ
Введение в SciKit Imputer Большинство алгоритмов машинного обучения не могут работать с отсутствующими значениями в функциях. См. Приведенный ниже пример данных о жилищном строительстве в Мельбурне. Здесь BuildingArea содержит 7130 строк со значениями, в то время как большинство функций содержат 13580 строк со значениями. Теперь несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы справиться с отсутствующими значениями. 1. Избавьтесь от соответствующих данных...