НЛО и предобработка данных

Предобработка данных для машинного обучения на Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Определение областей для предобработки

Ключевые концепции

• Пропущенные данные: .dropna() и .isna()
• Типы данных: .astype()
• Стратифицированная выборка: train_test_split(X, y, stratify=y)

Давайте потренируемся!

Предобработка данных для машинного обучения на Python