Нейросети практика

Пропущенные значения могут возникать из-за различных причин, таких как ошибки в сборе данных, технические проблемы или пропуски в самом наборе данных. Вот некоторые распространенные методы обработки пропущенных значений:

– Заполнение средним значением: В этом методе пропущенные значения заполняются средним значением по соответствующему признаку. Это подходит для числовых признаков, где среднее значение характеризует общую тенденцию данных.

```python

import pandas as pd

# Загрузка данных

data = pd.

read_csv('data.csv')

# Заполнение пропущенных значений средним значением

data_filled = data.fillna(data.mean())

```

– Заполнение медианой: В этом методе пропущенные значения заполняются медианой по соответствующему признаку. Медиана является робастной мерой центральной тенденции, и она более устойчива к выбросам, чем среднее значение.

```python

import pandas as pd

# Загрузка данных

data = pd.read_csv('data.csv')

# Заполнение пропущенных значений медианой

data_filled = data.

fillna(data.median())

```

– Заполнение наиболее частым значением: В этом методе пропущенные значения заполняются наиболее часто встречающимся значением по соответствующему признаку. Это подходит для категориальных признаков.

```python

import pandas as pd

# Загрузка данных

data = pd.read_csv('data.csv')

# Заполнение пропущенных значений наиболее частым значением

data_filled = data.fillna(data.mode().iloc[0])

```

Обработка пропущенных значений зависит от контекста данных и характера проблемы.

Важно принимать во внимание тип данных, статистические свойства и особенности датасета при выборе метода заполнения пропущенных значений.

7. Создание фичей:

Фичи (features) – это характеристики или атрибуты, которые используются для описания данных и представления объектов или событий. В контексте глубокого обучения, фичи представляют собой входные данные, которые подаются на вход нейронной сети для обучения или прогнозирования.

Фичи являются числовыми или категориальными переменными, которые содержат информацию о характеристиках или свойствах данных. Они могут быть извлечены из существующих данных или созданы на основе предварительной обработки данных.

Например, в задаче классификации изображений, фичи могут представлять собой числовые значения, соответствующие интенсивности пикселей изображения, или высокоуровневые признаки, извлеченные из сверточных слоев нейронной сети.