Почему NaN считается важным аспектом при анализе данных и машинном обучении?

NaN (Not a Number) считается важным аспектом при анализе данных и машинном обучении, потому что без должной обработки этого элемента результаты статистических анализов, машинного обучения и других вычислений могут быть искажены. kedu.ru

Обработка NaN необходима для:

• Поддержания точности анализируемой информации. kedu.ru
• Предотвращения ошибок, связанных с математическими операциями с NaN. kedu.ru
• Повышения качества моделей машинного обучения. kedu.ru Многие алгоритмы чувствительны к отсутствующим данным, и NaN может привести к переобучению модели, снижению её обобщающей способности и ухудшению прогнозов. hoverbotnsk.ru
• Предотвращения потерь информации, когда пропущенные элементы важны для анализа. kedu.ru
• Обеспечения корректности данных для дальнейших вычислений и визуализаций. kedu.ru