Пропуск (Omission)

Пропуск – пример принципа Неопределенности (Uncertainty) в Машинном обучении (ML), отсутствующее значение ячейки:

Обработка пропусков

Поскольку Модели (Model) выдвигают требование (необходим полный датасет), выработалось несколько способов обработать – заполнить ячейки с отсутствующими значениями:

• Заполнение Средним арифметическим (Mean) для числовых Признаков (Feature), например, для столбца "Длительность звонка" на иллюстрации выше
• Заполнение Модой (Mode) для Категориальных переменных (Categorical Variable) для столбца "Образование"
• Удаление неполных записей (избавиться от строк 4, 6 и 7)
• Заполнение предыдущим / последующим значением (метод Pandas fillna()) и прочие.