Обработка отсутствующих данных — одна из важных задач, в которой специалист по данным должен быть экспертом. При работе над реальными проектами часто встречаются отсутствующие данные, и для их обработки требуется тщательное планирование, чтобы избежать предвзятости и обеспечить точный анализ. и эффективное обучение модели. Отсутствующие данные можно разделить на три типа: 1. MCAR  – полностью случайное отсутствие. 2. MAR  – случайное отсутствие. 3. MNAR  – Пропал без вести..

Большая часть усилий в проекте, связанном с данными, тратится на подготовку данных, иногда это может занять до 90 процентов общего времени, затрачиваемого на проект. Работа с недостающими данными - одна из самых сложных частей на этапе подготовки данных. Одна из причин, по которой это считается трудным, заключается в том, что нет лучшего способа справиться с отсутствующими значениями. Чтобы понять, что делать с отсутствующими значениями, найденными в вашем наборе данных, во-первых,..

Пропущенные значения неизбежны при решении реальных задач. Есть два подхода к избавлению от этих значений «NaN». Удаление Вменение Первый метод в основном игнорирует пропущенные значения. Однако второй вменяет новые значения вместо «NaN». Существует множество методов для расчета этого нового значения. Рассмотрим некоторые из них. Методы вменения а. Вменение числового значения Замена значения «NaN» средним/медианным/режимным значением того же столбца...