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Los valores faltantes se pueden manejar eliminando las filas o columnas que tienen valores nulos. Si las columnas tienen más de la mitad de las filas como nulas, entonces se puede eliminar toda la columna. Las filas que tienen uno o más valores de columnas como nulo también se pueden eliminar.
- ¿Cómo lidiamos con los datos faltantes en el aprendizaje automático??
- ¿Cuál es la mejor manera de manejar los datos faltantes??
¿Cómo lidiamos con los datos faltantes en el aprendizaje automático??
Una forma de manejar los valores faltantes es la eliminación de las filas o columnas que tienen valores nulos. Si alguna columna tiene más de la mitad de los valores como nulos, entonces puede soltar toda la columna. De la misma manera, las filas también se pueden eliminar si tienen una o más valores de columnas como nulas.
¿Cuál es la mejor manera de manejar los datos faltantes??
Media, mediana y modo
Este es uno de los métodos más comunes para imputar valores cuando se trata de datos faltantes. En los casos en que hay un pequeño número de observaciones faltantes, los científicos de datos pueden calcular la media o mediana de las observaciones existentes Open_in_new.
