Работа с пропущенными значениями в машинном обучении: простое объяснение для собеседований по Dat...

В этом видео я разберу простой, распространенный вопрос на собеседованиях по машинному обучению: как работать с пропущенными значениями в наборе данных. Эта проблема влияет на качество набора данных и может даже исказить результаты модели машинного обучения, обученной на этих данных. Этот вопрос часто задают на собеседованиях по Data Science, поэтому мы рассмотрим, почему в вашем наборе данных могут быть пропущенные значения и как с ними справляться. 🟢Получите все мои бесплатные ресурсы для подготовки к собеседованию по Data Science https://www.emmading.com/resources 🟡 Шпаргалка по собеседованию с разбором продуктового кейса https://www.emmading.com/product-case... 🟠 Шпаргалка по собеседованию со специалистом по статистике https://www.emmading.com/statistics-i... 🟣 Шпаргалка по собеседованию с специалистом по поведенческим аспектам https://www.emmading.com/behavioral-i... 🔵 Контрольный список для резюме Data Science https://www.emmading.com/data-science... ✅ Мы работаем с опытными специалистами по Data Science, чтобы помочь им получить работу мечты. Подайте заявку прямо сейчас: https://www.emmading.com/coaching // Комментарий Есть вопросы? Хотите что-то добавить? Напишите комментарий ниже, чтобы пообщаться. // Давайте свяжемся в LinkedIn:   / emmading001   ==================== Содержание этого видео: ==================== 00:00 Введение 00:44 Пропущенные значения 02:09 Пропуск точек данных 02:58 Пропуск признаков 03:26 Заполнение пропущенных данных 04:44 Пропущенные значения 05:04 Оставьте свой отзыв