Comptage ou codage de la fréquence

Dans le codage du comptage, nous remplaçons les catégories par le comptage des observations qui montrent cette catégorie dans l’ensemble de données. De même, nous pouvons remplacer la catégorie par la fréquence – ou le pourcentage – des observations dans l’ensemble de données. C’est-à-dire que si 10 de nos 100 observations montrent la couleur bleue, … Lire plus

Sélection automatique de la meilleure technique d’imputation avec Sklearn

Dans ce carnet, nous allons effectuer une recherche par grille sur les méthodes d’imputation disponibles dans Scikit-learn afin de déterminer quelle technique d’imputation fonctionne le mieux pour cet ensemble de données et le modèle d’apprentissage machine de choix. Nous formerons également un modèle d’apprentissage machine très simple dans le cadre d’un petit pipeline. import pandas … Lire plus

Ajout d’une variable pour capturer les NA

Dans les cahiers précédents, nous avons appris à remplacer les valeurs manquantes par différentes techniques. Ces méthodes supposent que les données sont complètement manquantes au hasard (MCAR). Il existe d’autres méthodes qui peuvent être utilisées lorsque les valeurs ne sont pas manquantes au hasard, par exemple l’imputation de valeur arbitraire ou l’imputation de fin de … Lire plus

Imputation de valeurs arbitraires pour les variables catégorielles

C’est la méthode la plus utilisée pour l’imputation des données manquantes pour les variables catégorielles. Cette méthode consiste à traiter les données manquantes comme une étiquette ou une catégorie supplémentaire de la variable. Toutes les observations manquantes sont regroupées dans la nouvelle étiquette « manquante ». Il s’agit essentiellement de l’équivalent du remplacement par une valeur arbitraire … Lire plus

Imputation la plus fréquente par catégorie

Imputation la plus fréquente par catégorie | Imputation par mode L’imputation consiste à remplacer les données manquantes par des estimations statistiques des valeurs manquantes. L’objectif de toute technique d’imputation est de produire un ensemble complet de données qui peut être utilisé pour former des modèles d’apprentissage automatique. L’imputation par mode consiste à remplacer toutes les occurrences de … Lire plus

Imputation de valeur arbitraire

L’imputation consiste à remplacer les données manquantes par des estimations statistiques des valeurs manquantes. L’objectif de toute technique d’imputation est de produire un ensemble complet de données qui peut être utilisé pour former des modèles d’apprentissage automatique. L’imputation de valeurs arbitraires consiste à remplacer toutes les occurrences de valeurs manquantes (NA) dans une variable par une valeur … Lire plus

Imputation moyenne / médiane

L’imputation consiste à remplacer les données manquantes par des estimations statistiques des valeurs manquantes. L’objectif de toute technique d’imputation est de produire un ensemble complet de données qui peut être utilisé pour former des modèles d’apprentissage automatique. L’imputation moyenne / médiane consiste à remplacer toutes les occurrences de valeurs manquantes (NA) dans une variable par la moyenne … Lire plus

Analyse des données manquantes

Analyse complète du cas L’analyse complète des cas (ACC), également appelée « suppression des cas par liste », consiste à rejeter les observations lorsque des valeurs de l’une des variables sont manquantes. L’analyse complète des cas consiste à analyser littéralement uniquement les observations pour lesquelles il existe des informations dans toutes les variables de l’ensemble de données. … Lire plus