Публикации по теме 'imputation'
Помните о разрыве: методы вменения за 5 минут
Откройте для себя возможности методов вменения отсутствующих значений в анализе данных. Узнайте, как заполнить пробелы в данных и обеспечить точные результаты с помощью среднего значения, медианы, моды, регрессии, KNN и т. д. Откройте для себя правильный метод вменения для различных типов и размеров данных. Освойте вменение пропущенных значений и раскройте истинный потенциал ваших данных.
Отсутствующие данные могут помешать точному анализу и привести к необъективным результатам...
Вменение отсутствующих данных в таблицы с помощью DataWig
Внедрение Amazon DataWig в Python для вменения пропущенных значений в табличных данных
Отсутствующие значения в реальных наборах данных — обычное явление, которое представляет ключевую проблему для всех специалистов по работе с данными. Эта проблема становится еще более сложной, когда набор данных содержит разнородные типы данных.
В этой статье мы рассмотрим, как DataWig может помочь нам эффективно и действенно выполнять вменение пропущенных значений в табличных данных.
Содержание..
Знакомство с FaissImputer: вменение пропущенных значений с помощью Faiss
Работа с пропущенными значениями в наборах данных — непростая задача. Войдите в FaissImputer , пакет Python, который я разработал, который использует огромные возможности библиотеки Faiss для элегантной обработки пропущенных значений. В этой статье я познакомлю вас с тонкостями FaissImputer , предложу понимание его работы и покажу пошаговый пример того, как эффективно использовать его для беспрепятственного вменения пропущенных значений.
Что такое FaissImputer?
FaissImputer..
Магазин Walmart - Прогнозирование продаж
Продажи - это жизненная сила бизнеса. Имея точный прогноз продаж, можно с умом планировать будущее. Если прогноз продаж предсказывает, что в течение марта можно будет сделать 30 процентов от всех годовых продаж, тогда производство необходимо увеличить в сентябре! Возможно, более умная компания также инвестирует в сезонных продавцов.
В этом конкретном проекте Walmart обращается за помощью к сообществу Kaggle, чтобы лучше прогнозировать продажи для 45 магазинов, расположенных по всей..
Классификация отказов компонента APS в Scania Trucks
Бизнес-проблема
Набор данных состоит из данных, собранных с тяжелых грузовиков Scania при повседневном использовании. Речь идет о системе давления воздуха (APS), которая генерирует сжатый воздух, который используется в различных функциях грузовика, таких как торможение и переключение передач. Положительный класс набора данных состоит из отказов компонентов для определенного компонента системы APS. К отрицательному классу относятся грузовые автомобили с отказами компонентов, не..
Как вменить пропущенные значения?
Данные редко бывают чистыми. В большинстве случаев данные отсутствуют или являются неполными. Существует необходимость в предварительной обработке или очистке обучающих данных, поскольку модели машинного обучения не работают, когда данные грязные. Таким образом, мы можем либо игнорировать строки с отсутствующими столбцами данных, либо вменить значения с некоторыми вычисленными выходными данными.
Давайте посмотрим на примерные данные. Данные содержат некоторые пропущенные значения,..
Разработка функций - обработка отсутствующих числовых данных с помощью Python
У нас часто есть намерение заполнить пустые места, будь то дом, сердце или данные.
В реальном сценарии мы часто видим и наблюдаем, что данные отсутствуют в наборах данных.
Прежде чем познакомиться с методами их обработки, давайте посмотрим, какие проблемы могут возникнуть и каковы различные виды недостающих данных.
Отсутствующие данные представляют собой различные проблемы .
1) Отсутствующие данные снижают статистическую мощность, которая относится к вероятности того, что тест..
