‫Sekarang, kami mengisi semua nilai numerik yang hilang dalam bingkai data kami.
‫Mari lakukan hal yang sama.
‫Tetapi untuk sisa nilai yang hilang, mana yang ada di sini dengan angka?
‫Jadi kami menemukan ini menggunakan D. F. Tamberg adalah dan beberapa.
‫Jadi kami punya beberapa yang masih hilang.
‫Dan saya punya firasat bahwa mereka semua kategoris.
‫Ingat bagaimana kami menemukan kolom sebelumnya dengan tipe data string?
‫Mari kita lakukan itu lagi.
‫Tapi kali ini karena kita telah mengisi semua data numerik, mari cari semua kolom yang bukan data numerik dan itu akan
‫memberi tahu kita bahwa semua kolom ini masih memiliki nilai yang hilang.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Karena kita telah mengisi semua kolom dengan data numerik.
‫Kami ingin menemukan kolom yang bukan data numerik.
‫Jadi buatlah sedikit hanania.
‫Jadi mengisi dan mengubah variabel kategori menjadi angka.
‫Kami sedang mengerjakan variabel kategori sekarang karena kami telah mengerjakan variabel numerik kami.
‫Jadi mari kita periksa kolom yang bukan numerik dan kita akan pergi untuk konten label, item temp darte India dan
‫kemudian kita akan pergi jika bukan PD, bukan tipe API.
‫Itu adalah numerik.
‫Jadi ini masuk akal.
‫Jika tidak, jadi jika mereka bukan numerik karena kami mengisi semua variabel yang numerik sekarang kami
‫ingin menemukan yang bukan konten numerik dan kemudian kami ingin pergi ke label perent.
‫Cantik.
‫Sekarang, ini akan memberi tahu kita semua nilai, semua kolom yang bukan numerik, tetapi beberapa di
‫antaranya baik-baik saja, pita penggunaan, itu adalah beberapa nilai yang hilang.
‫Jadi ada tiga ratus tiga puluh sembilan ribu nilai yang hilang.
‫Jadi sekarang kita tahu semua kolom yang bukan numerik.
‫Apa yang bisa kita lakukan?
‫Bagaimana kita mengisi ini?
‫Saat kami mengubah kolom string menjadi kategori, kami memiliki akses ke atribut yang disebut Kode,
‫yang memberi kami nilai numerik untuk semua variabel di kolom itu.
‫Mari kita lihat contoh sebelum kita melakukannya.
‫Begitu kategoris.
‫Jadi yang akan dilakukan adalah go panders, tipe kategorikal, dan kemudian kita akan melewati 10
‫state.
‫Kita akan melihat kode negara bagian karena itulah yang kita gunakan contoh sebelumnya dan kita akan melihat apa fungsinya.
‫Kategori, lima puluh tiga objek, kategori.
‫OK, bisa kita lakukan siang hari di sini?
‫Kategori data.
‫Oke, ya, dan yang saya lakukan adalah kode titik tidak apa-apa.
‫Jadi ini adalah bagaimana kita mengubah semua negara bagian.
‫Variabel di kolom negara bagian menjadi angka, jadi bagaimana kita melakukan ini untuk semuanya, semua
‫kolom kategoris?
‫Karena itulah yang perlu kita lakukan, bukan?
‫Kita perlu mengisi variabel kategori yang hilang dan mengubahnya menjadi angka pada saat yang bersamaan.
‫Jadi kita mungkin menggunakan ini, mari kita pertahankan agar mereka membuat sel lain di sini, kita
‫mungkin mengubah variabel kategori menjadi angka dan mengisi yang hilang.
‫Jadi katakanlah mari kita mengulang untuk konten di hari ke 10 mendapat item dan kemudian jika tidak, jika tidak seperti yang telah kita lakukan
‫di sini.
‫Jadi jika bukan tipe numerik, Paideia tidak menerapkan dot times.
‫Dot adalah tipe numerik.
‫Tapi ingat kita punya tidak di sini jadi memeriksa apakah itu bukan konten siang hari numerik.
‫Luar biasa.
‫Karena kami tahu itu bukan numerik, kami mungkin memeriksa untuk melihat apakah itu hilang lagi,
‫dan kami akan menambahkan kolom biner, seperti yang kami lakukan di video sebelumnya dengan data numerik.
‫Jadi saya memiliki kolom biner untuk menunjukkan apakah sampel memiliki nilai yang hilang.
‫Luar biasa hingga basah.
‫Ini dia, label plus kita akan melakukan sedikit string di sini adalah garis bawah hilang sama dengan hari sekarang konten.
‫Jadi itu hanya akan kembali, benar atau salah jika nilainya hilang.
‫Jadi jika nilai kategoris hilang, itu akan kembali.
‫Benar, itu akan membuat kolom.
‫Dan dalam tanda bahwa benar jika tidak hilang, itu hanya palsu a. k. sebuah. benar adalah salah
‫satu adalah nol mengubah kategori menjadi angka dan menambahkan plus satu yang Anda mungkin bertanya-tanya.
‫Daniel, mengapa kita menambahkan plus satu.
‫Nah sebenarnya mari kita tulis baris kodenya dulu karena misalkan kode paty categorical content dot code
‫plus one sekarang mungkin bertanya-tanya kenapa kita buat plus satu dari kode-kode ini.
‫Jadi jika kita melakukan ini plus satu, lihat bagaimana hasilnya.
‫Pertahankan bahwa ada naik.
‫OKE.
‫Mengapa kita melakukan ini?
‫Nah, cara kerja Panders Catagories, apakah otomatis jika ada nilai yang hilang di
‫sini, itu tandanya kodenya negatif.
‫Tapi kami tidak mau itu, kami ingin tidak negatif dan kami ingin nol.
‫Jadi mungkin jika kita menemukan kolom yang memiliki nilai yang hilang, kita mungkin bisa melihatnya.
‫Jika tidak, kita gunakan I.
‫Apakah menggunakan buruk bahwa seseorang memiliki banyak nilai yang hilang, bukan.
‫Pola penggunaan.
‫OKE.
‫Mari kita lihat kolom ini.
‫Kode o negatif satu, negatif satu negatif tidak indah.
‫Kami tidak ingin ini menjadi negatif, jadi kami akan menambahkan satu di sana.
‫Jadi semua angka kami positif dalam kerangka data kami.
‫Itulah alasan mengapa kami menambahkan plus satu di sini.
‫Jadi jika kita melakukan bom ini dengan cara itu, kita tahu ketika kita mengubah data kita dari angka menjadi semua angka atau
‫kategori, dengan begitu kita tahu nol sebenarnya hilang.
‫Semua kategori lainnya hanya ditambah satu pada kode kategorinya.
‫Jadi ayo.
‫Jalankan sel ini.
‫Ini mungkin memakan waktu cukup lama, memiliki sedikit nilai yang hilang, jadi kita harus mengisi semua ini.
‫Jadi apa yang kami lakukan, kami mengubah semua kolom ini yang bukan numerik.
‫Ingat, itulah yang kami temukan di sini.
‫numerik.
‫Kami mengambil nilai-nilai yang hilang itu atau sebenarnya pertama-tama kami mengubahnya menjadi kategori.
‫Jika mereka memiliki nilai yang hilang, Roe itu akan diberikan.
‫Yang negatif, tapi kami menambahkan plus satu ke kode.
‫Jadi semua nilai yang hilang akan menjadi nol.
‫Dan semua nilai yang masih ada, kategorinya akan menjadi beberapa angka yang
‫berkaitan dengan apa pun yang diputuskan bahwa kategorinya, oh, indah, berhasil.
‫Oke, jadi sekarang kita dapat memeriksa untuk melihat apa yang telah kita lakukan dengan membuka info pintu ke pintu.
‫Jadi kami katakan di sini, OK, jadi sekarang kami memiliki seratus tiga kolom berbeda.
‫Wah, mari kita lihat.
‫Jadi jika kita pergi D. F. Tampa untuk memimpin pesta.
‫Oke, jadi lihat, ini semua sekarang kategoris adalah kolom yang hilang yang telah disesuaikan, yang telah ditambahkan di bagian
‫akhir.
‫Sekarang, ini dari baris kode di sini.
‫Jadi lihat apa yang saya maksud?
‫Tambahkan kolom biner untuk menunjukkan apakah sampel memiliki nilai yang hilang.
‫Jadi ini berarti bahwa untuk sampel nol, itu memiliki tipe diferensial, itu hilang.
‫Jadi jika kita kembali dan menemukan kolom itu untuk sampel nol, itu akan diisi dengan nilai nol, bukan
‫hanya hilang.
‫Sekarang.
‫Satu pemeriksaan terakhir adalah untuk melihat apakah ada lagi nilai yang hilang, karena apa yang telah kita lakukan, mengisi
‫nilai numerik dan kategorikal dari diafragma kita dan mengubahnya menjadi angka, seharusnya tidak ada lagi nilai
‫yang hilang.
‫Cantik.
‫Jadi semuanya harus nol.
‫Jadi mungkin saya bisa memotong 10.
‫Lihat apa yang saya maksud?
‫Itu semakin terpotong 20.
‫Luar biasa.
‫Jadi kami tidak memiliki lagi nilai yang hilang dalam bingkai data kami dan data kami harus semuanya numerik.
‫Apa itu memberitahu Anda?
‫Apa yang Anda ketahui tentang model pembelajaran mesin?
‫Apa petunjuk dua poin itu bagi Anda ketika memikirkan model pembelajaran mesin?
‫Kami akan menunggu video berikutnya sehingga kami dapat mengetahuinya.