Как работать с пропущенными значениями в датасете?

Пропущенные значения в датасете могут негативно влиять на качество моделей машинного обучения, поэтому с ними нужно работать аккуратно. Основные подходы:

• Удаление строк или столбцов с пропущенными значениями — простой способ, но может привести к потере данных.
• Заполнение (импутация) значений:
  • Средним, медианой или модой для числовых признаков.
  • Самым частым значением для категориальных.
  • Использование более сложных методов, например, KNN-импутации или моделей для предсказания пропущенных значений.
• Использование специальных значений или индикаторов пропуска — добавление булевого признака, указывающего на пропуск.
• Модели, устойчивые к пропущенным данным — некоторые алгоритмы могут работать с пропусками напрямую.

Пример заполнения средним в Python с pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'age': [25, None, 30, None, 22]})
mean_age = df['age'].mean()
df['age'].fillna(mean_age, inplace=True)

Выбор метода зависит от объёма пропусков, природы данных и задачи.