まとめ

Pythonで欠損データに対処する

Suraj Donthi

Deep Learning & Computer Vision Consultant

第1章

• Null 値の操作
• 欠損の検出
• 欠損の置換
• 欠損量の分析

第2章

• 欠損の種類
  • MCAR
  • MAR
  • MNAR
• 欠損の相関
  • ヒートマップ
  • デンドログラム
• 変数ごとの欠損の可視化
• 欠損の削除

第3章

• 代入（インピュテーション）手法
• 時系列データの扱い
• 代入後の時系列のグラフ比較

第4章

• 高度な代入手法
  • KNN
  • MICE
• カテゴリカルデータの代入
• 代入手法の評価と比較

おめでとうございます！

Pythonで欠損データに対処する