Python Machine Learning Tutorial | Handling Missing Data | Databytes

Опубликовано: 19 Май 2022
на канале: DataCamp

773

This machine learning tutorial will take you through the different ways of dealing with missing data when building machine learning models in Python. The topics covered in this video are:

00:00 - 04:07 Missing data theory
04:08 - 06:50 Msleep data set
06:51 - 09:08 Standardizing missing data
09:09 - 10:01 Quantifying missing data
10:02 - 10:51 Dropping missing data
10:52 - 13:11 Separating data by column type
13:12 - 18:03 Replacing with mean or median
18:04 - 19:57 Replacing with mode
19:58 - 22:31 Iterative methods to find values
22:32 - 23:10 Next steps

[Try it yourself!]
Pre-prepared workspace: https://bit.ly/3PwDKvK

Check out our Machine Learning Scientist in Python Career Track
https://www.datacamp.com/tracks/machi...

Find some interesting reads:
Don’t Make Arrogant Models | DataCamp https://www.datacamp.com/blog/dont-ma...
A Survey Into Data Governance Tools | DataCamp https://www.datacamp.com/blog/a-surve...
DataCamp for Mobile: Mobile Coding at Its Best | DataCamp https://www.datacamp.com/blog/datacam...

[Connect with us!]
Instagram:   / datacamp
Twitter:   / datacamp
Facebook:   / datacampinc
Youtube:    / @datacamp
LinkedIn:   / mycompany
Website: https://www.datacamp.com/

На этой странице сайта вы можете посмотреть видео онлайн Python Machine Learning Tutorial | Handling Missing Data | Databytes длительностью часов минут секунд в хорошем качестве, которое загрузил пользователь DataCamp 19 Май 2022, поделитесь ссылкой с друзьями и знакомыми, на youtube это видео уже посмотрели 773 раз и оно понравилось 33 зрителям. Приятного просмотра!

10,352

135