ПРАКТИКА SciKit-Learn | NaN, Null | Работа с пропусками в SkLearn | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Описание

Поддержать канал можно оформив подписку на
🎉 https://boosty.to/machine_learrrning
🎉 https://vk.com/machine_learrrning
🎉 А можете скидывать монеты на https://www.donationalerts.com/r/machine_learrrning

💻 Мои курсы на платформе Stepik:
https://stepik.org/users/4802047

✅ Канал в TG https://t.me/machine_learrrning
✅ Группа в VK https://vk.com/machine_learrrning

📀 Практическое задание:
✏️ https://bit.ly/boosty-nan-sklearn-practice
✏️ https://vk.com/wall-212358397_105

❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео:
- Как заменять NaN на среднее/медиану/моду/константу через SimpleImputer
- Как помечать пропущенные значения через новые признаки через SimpleImputer и MissingIndicator
- Как восстанавливать пропуски с помощью МЛ (KNNImputer и Любая модель из sklearn)

🌟 Заполнение пропусков в pandas https://rutube.ru/video/446831b78e900a2972bf3984c4763bcc/
🌟 Теория заполнения пропусков https://rutube.ru/video/8621871d14e50231d0f20498fb566f99/
🌟 Индексация в pandas https://rutube.ru/video/48fe26dfb5f737acf0d875b65beabf38/
🌟 Как создавать новые признаки в pandas https://rutube.ru/video/c33a807db62703a01aa1cfb1209da743/
🌟 KNN https://rutube.ru/video/610102df0424bb42bd018a9213da1046/, https://rutube.ru/video/1cf982894fb9720f5402f3d204516658/

Ссылка на ноутбук: https://www.kaggle.com/julichitai/handle-nan-sklearn

0:00 Введение
0:23 План занятия
0:52 Что нужно знать для занятия

1:25 Поддержка https://boosty.to/machine_learrrning
1:25 Поддержка https://vk.com/machine_learrrning

2:00 Получение данных

3:09 SimpleImputer
3:34 Ошибка ValueError в SimpleImputer (Expected 2D array, got 1D)
5:00 missing_values в SimpleImputer
6:14 Ошибка ValueError в SimpleImputer (Input contains NaN, infinity)
7:17 strategy в SimpleImputer
8:38 Много признаков в SimpleImputer

9:01 Indicator method через SimpleImputer и add_indicator
9:48 Indicator method через MissingIndicator


11:45 KNNImputer
12:27 Как считается nan_euclidian
13:25 Как работает KNNImputer
15:18 Как заполняются пропуски через KNNImputer

17:09 Обучение модели для восстановления пропусков
17:30 Функция для заполнения пропусков моделью
19:56 Заполнения NaN через модель машинного обучения

21:29 Резюме занятия

22:00 ♡