оценкам фильмов.
Примечательно то, что NaN есть и в трейне и в тесте.
Мой план таков - Заполняю NaN в оценках фильмов в трейне средним значением с группировкой по полу пользователя.
Беру срез из теста, например 10 строк. Выкидываю столбцы с пропусками, обучаю классификатор на трейне ровно по тем оставшимся стобцам, которые остались в срезе из теста. Предсказываю пол для этого среза. Заполняю пропуски средним значением согласно поправке на предсказанный пол. Далее беру следующий срез, выкидываю столбцы с NaN и повторяю процедуру, пока не пройдусь по всему тесту. На каждой итерации буду добавлять заполненные данные из трейна в тест. Как вам такой план? Изначально тестовых строк в 2 раза больше чем в трейне.
___
Была ещё мысль использовать k-nearest neighbors для заполнения пропусков или классификации.
Заполняю пропуски средним значением согласно поправке на предсказанный пол. - хотите якобы предсказывать пол для среза, но потом о предсказаниях забывать, пока не уберете пропуски по всему тесту, и тогда уже делать общий прогноз?
Обсуждают сегодня