Comment gérer l'apprentissage des données manquantes

Les valeurs manquantes peuvent être gérées en supprimant les lignes ou les colonnes ayant des valeurs nulles. Si les colonnes ont plus de la moitié des lignes comme nuls, la colonne entière peut être abandonnée. Les lignes qui ont une ou plusieurs valeurs de colonne comme null peuvent également être supprimées.

1. Comment gérer les données manquantes dans l'apprentissage automatique?
2. Quelle est la meilleure façon de gérer les données manquantes?

Comment gérer les données manquantes dans l'apprentissage automatique?

Une façon de gérer les valeurs manquantes est la suppression des lignes ou des colonnes ayant des valeurs nulles. Si des colonnes ont plus de la moitié des valeurs en tant que null, vous pouvez supprimer la colonne entière. De la même manière, les lignes peuvent également être supprimées si l'on a une ou plusieurs valeurs de colonne comme nul.

Quelle est la meilleure façon de gérer les données manquantes?

Moyenne, médiane et mode

Il s'agit de l'une des méthodes les plus courantes d'imputation de valeurs lorsqu'ils traitent des données manquantes. Dans les cas où il y a un petit nombre d'observations manquantes, les scientifiques des données peuvent calculer la moyenne ou la médiane des observations existantes Open_IN_NEW.