Wenn die Daten fehlen, sind fehlende Informationen (Lücken), dh nicht vollständig. Daher ist es wichtig, diese Funktion bei der Durchführung einer Analyse oder eines Tests zu berücksichtigen.
Normalerweise arbeite ich mehr auf der Seite der Effektschätzung / kausalen Inferenz von Dingen, wo die Leute mit der Mehrfachzuschreibung für fehlende Daten ziemlich vertraut sind, aber im Moment arbeite ich an einem Projekt, das mehr auf der Seite des maschinellen Lernens liegt. Wir erwarten, dass einige Daten fehlen, da …
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des Algorithmus weitergeben . Dies zeigt normalerweise eine künstlich hohe Erfolgsrate, da der Algorithmus effektiv …
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