Исследователь данных сталкивается с наборами данных, которые являются неполными или содержат данные, которые не имеют отношения к делу. Крайне важно привести данные в порядок для любого проекта по науке о данных, особенно если для данных используется алгоритм машинного обучения. У специалиста по данным есть несколько вариантов, когда он пытается заполнить пробелы в данных, но какой из них ему следует выбрать?

Машинное обучение — это быстро развивающаяся область с бесконечными потенциальными приложениями. Однако, как и в любой области исследования, существуют проблемы, которые необходимо решить, чтобы получить точные результаты. Две самые большие проблемы, с которыми сталкивается машинное обучение, — это отсутствие данных и выбросы. Отсутствующие данные могут возникать по разным причинам. Возможно, данные вообще никогда не собирались или были собраны, но потеряны или повреждены. Выбросы —..