總結

在 Python 中處理遺漏值

Suraj Donthi

Deep Learning & Computer Vision Consultant

第 1 章

• 空值操作
• 偵測遺漏值
• 取代遺漏值
• 分析遺漏程度

第 2 章

• 遺漏型態
  • MCAR
  • MAR
  • MNAR
• 遺漏相關性
  • 熱圖
  • 樹狀圖
• 依變數視覺化遺漏
• 刪除遺漏值

第 3 章

• 插補技巧
• 處理時間序列資料
• 插補後時間序列的圖形比較

第 4 章

• 進階插補技巧
  • KNN
  • MICE
• 類別型資料插補
• 評估與比較不同插補

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在 Python 中處理遺漏值