Публикации по теме 'missing-data'
Вы действительно имеете дело с пропущенными значениями?
«Как обрабатывать отсутствующие значения в наборе данных?» — это тема, которая появляется в каждом курсе по машинному обучению и является распространенным вопросом на собеседованиях для специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по машинному обучению. Такие методы, как удаление данных, замена среднего/медианы и вменение с помощью KNN/DL, часто используются для борьбы с пропущенными значениями.
Однако часто упускается из виду определение «отсутствующих значений» и его..
Демистификация вменения данных | Данные временных рядов
Отсутствующие значения являются распространенной проблемой при анализе данных и могут существенно повлиять на результаты анализа данных. Они возникают, когда для переменной в наблюдении не сохраняется значение данных. Обработка пропущенных значений важна, поскольку многие алгоритмы машинного обучения не поддерживают данные с пропущенными значениями.
Типы пропущенных значений
Есть три типа отсутствующих данных;
MCAR (Missing Completet at Random): Это случай, когда вероятность..
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..
Вменение отсутствующих значений (основы для продвижения)
Введение:
Здравствуйте, ребята, в этой статье я рассказываю о вменении отсутствующих значений от базовой концепции до продвинутой концепции.
Темы для обсуждения:
Почему важно обрабатывать недостающие данные? Различные способы представления отсутствующего значения в наборе данных Генерируются возможные способы отсутствующего значения Типы пропущенных значений:
Почему важно обрабатывать недостающие данные?
Данные в реальном мире в большинстве случаев содержат много..
Необходим исследовательский анализ перед этапами обучения модели (часть 1)
Прежде всего, когда мы начинаем с любой бизнес-задачи, нам нужно преобразовать ее в проблему машинного обучения. Что мы пытаемся решить? Почему мы пытаемся это решить? Кто будет использовать это
Как только все эти вопросы будут ясны, нам может понадобиться придумать целевую метрику, для которой мы пытаемся оптимизировать. Вы можете сотрудничать со своими заинтересованными сторонами и придумать это.
Если вы все настроены на цели машинного обучения, есть несколько шагов, о которых нам..
О восполнении недостающих данных собранной обратной связи
Введение
Продукт Намасте Uppy собирает анонимную информацию о симптомах пациентов, побочных эффектах и желаемых эффектах от приема лекарственного каннабиса. При анализе собранных данных оказывается, что некоторые точки данных отсутствуют. В литературе по машинному обучению такие отсутствующие точки данных называются элементом отсутствие ответов . Они случаются, когда человек предоставляет неполную информацию о своем опыте. Опыт состоит из трех этапов:
Пациент дает свои симптомы..
