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50번째 줄:
50번째 줄: − + − − print("MAE from Approach 3 (An Extension to Imputation):") − print(score_dataset(imputed_X_train_plus, imputed_X_valid_plus, y_train, y_valid))
→결측치 다루기 예시
imputed_X_valid_plus = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid_plus))
imputed_X_valid_plus = pd.DataFrame(my_imputer.transform(X_valid_plus))
# imputer가 열 이름을 다 지워버리기 때문에 열을 다시 복사한다.
# imputer가 열 이름을 다 지워버리기 때문에 열을 다시 복사한다.(굳이 열을 다시 살릴 이유가 있나??)
imputed_X_train_plus.columns = X_train_plus.columns
imputed_X_train_plus.columns = X_train_plus.columns
imputed_X_valid_plus.columns = X_valid_plus.columns
imputed_X_valid_plus.columns = X_valid_plus.columns
</syntaxhighlight>복잡한 작업을 했기 때문에 단순 채우기보다 성능이 좋아질 것 같지만.. 오히려 나빠지는 경우도 있다.
</syntaxhighlight>복잡한 작업을 했기 때문에 단순 채우기보다 성능이 좋아질 것 같지만.. 오히려 나빠지는 경우도 있다.
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[[분류:데이터 전처리]]
[[분류:데이터 전처리]]