Как обрабатывать пропущенные данные в датасете?

Для обработки пропущенных данных в датасете можно использовать следующие методы:

1. Отбрасывание записей. proglib.io Подходит, если недостающие данные не являются информативными. proglib.io
2. Принудительное заполнение пропусков. proglib.io Для численных признаков на место пропуска можно записать среднее или медианное значение, полученное из остальных записей. proglib.io Для категориальных признаков можно использовать в качестве заполнителя наиболее часто встречающееся значение. proglib.io
3. Замена недостающих значений. proglib.io Можно использовать дефолтный плейсхолдер для пропусков, например, новую категорию MISSING для категориальных признаков или число -999 для числовых. proglib.io
4. Использование алгоритмов машинного обучения. www.freecodecamp.org Некоторые алгоритмы позволяют обучать датасет с пропущенными значениями. www.freecodecamp.org Затем алгоритм ищет закономерности в датасете и использует их, чтобы заполнить пропущенные значения. www.freecodecamp.org

Выбор метода зависит от конкретного набора данных и процента пропущенных значений. stackoverflow.com