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Fehlende Werte können behandelt werden, indem die Zeilen oder Spalten mit Nullwerten gelöscht werden. Wenn Säulen mehr als die Hälfte der Zeilen als Null haben, kann die gesamte Spalte fallen gelassen werden. Die Zeilen, die einen oder mehrere Spaltenwerte haben, können ebenfalls fallen gelassen werden.
- Wie gehen wir mit fehlenden Daten im maschinellen Lernen um??
- Was ist der beste Weg, um fehlende Daten zu bewältigen?
Wie gehen wir mit fehlenden Daten im maschinellen Lernen um??
Eine Möglichkeit zum Umgang mit fehlenden Werten ist die Löschung der Zeilen oder Spalten mit Nullwerten. Wenn Spalten mehr als die Hälfte der Werte als NULL haben, können Sie die gesamte Spalte fallen lassen. Auf die gleiche Weise können Zeilen auch fallen gelassen werden, wenn ein oder mehrere Spaltenwerte als NULL vorliegen.
Was ist der beste Weg, um fehlende Daten zu bewältigen?
Mittelwert, Median und Modus
Dies ist eine der häufigsten Methoden zur Imputierung von Werten beim Umgang mit fehlenden Daten. In Fällen, in denen eine kleine Anzahl fehlender Beobachtungen vorhanden ist, können Datenwissenschaftler den Mittelwert oder den Median der vorhandenen Beobachtungen open_in_new berechnen.
