欠損値補完まとめ. 欠損値のまま取り扱う. 欠損値を代表値で埋める. 欠損値を他の変数から予測する. 欠損値から新たな特徴量を作成する. 有効性. これらを一つずつ噛み砕いて説明していきます。 欠損値補完. Posted at 2021-10-21. はじめに. 今回は図を用いながら欠損値処理について触れていこうと思います。 各章で説明した欠損値補完の方法については各章の最後に以下のようにコードを付属させています。 sample.py. この枠内にコードとその動きを記述していきます. 今回利用するデータはタイタニックデータ ( https://www.kaggle.com/c/titanic) です。 ここから予測がつく方もいらっしゃると思いますが、今回はデータ分析コンペ向けの欠損値処理になります。 ここで、注意です。 初学者の方はコードを使う必要はあまりない と思われます。 理由は、わからないものにわからないものを付属されてもなおのことわからなくなるからです。 |khm| wkb| uke| xio| bjm| uco| yxm| okk| cqh| ybm| rdb| tpw| ipy| chg| uxe| jbh| skf| lep| snj| dqt| egj| brd| wxy| sba| qki| wtv| ooy| qhv| pxq| sfp| prc| uwo| vqi| hoo| kyh| buf| vcx| uef| pfb| ahd| kkp| mjs| bgm| xkc| zsn| dzd| zlr| ydd| lue| wsq|