गायब मान भराई गई Scikit-Learn में हिंदी पार्ट-6| डेटा सफाई ट्यूटोरियल | मशीन लर्निंग 5.14

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गुम होने वाले मूल्य की पुनर्गणना (Missing Value Imputation) एक महत्वपूर्ण डेटा क्लीनिंग प्रक्रिया है जो मशीन लर्निंग में उचित परिणाम प्राप्त करने में मदद करती है। गुम होने वाले मूल्यों को पुन:स्थापित करने के लिए कई विभिन्न तकनीकें हैं, जिनमें एक स्काइट-लर्न (Scikit-Learn) का उपयोग किया जा सकता है। इस लांग ट्यूटोरियल में, हम एक विस्तृत चरण-से-चरण विवरण प्रदान करेंगे जो आपको सीखने में मदद करेगा कि गुम होने वाले मूल्यों की पुनर्गणना कैसे की जाए स्काइट-लर्न का उपयोग करके।

इस ट्यूटोरियल के छठे हिस्से में, हम सीखेंगे कि कैसे गुम होने वाले मूल्यों की पुनर्गणना करने के लिए Scikit-Learn को उपयोग करें। यह आपको डेटा क्लीनिंग में महार्थ देगा और मशीन लर्निंग मॉडल को अधिक सटीक बनाएगा।

गुम होने वाले मूल्यों की पुनर्गणना करने के लिए Scikit-Learn का उपयोग करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:

1. पहले, आपको अपने डेटासेट में गुम होने वाले मूल्यों का अध्ययन करना होगा। आपको समझना होगा कि गुम होने वाले मूल्यों की संख्या क्या है और वे कितने प्रतिशत में हैं।

2. फिर, आपको Scikit-Learn के इनपुटर कक्षा का उपयोग करके गुम होने वाले मूल्यों को पुनर्गणना करने के लिए एक इनपुटर ऑब्जेक्ट बनाना होगा।

3. इनपुटर ऑब्जेक्ट की फिटिंग अंतिम कार्य के रूप में .fit() विधि को कॉल करके गुम होने वाले मूल्यों की पुनर्गणना करेगा।

4. अंतिम डेटा को प्रदर्शित करने के लिए .transform() विधि का उपयोग करके पुनर्गणित डेटा का उत्पादन करें।

5. अंत में, पुनर्गणित डेटा को उपयोग करके आप अपने मशीन लर्निंग मॉडल की प्रशिक्षण देने के लिए तैयार हैं।

यह था एक सरल सीखने वाला तरीका जिससे आप गुम होने वाले मूल्यों की पुनर्गणना करके अपने डेटा को साफ कर सकते हैं। Scikit-Learn का उपयोग करके यह प्रक्रिया अत्यंत आसान और कुशल है। तो अब, आप अपनी मशीन लर्निंग प्रक्रिया को और सुधारकर अधिक सटीकता और निश्चितता प्राप्त करने के लिए गुम होने वाले मूल्यों की पुनर्गणना करने के लिए इन चरणों का पालन करें।

धन्यवाद।

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@hemanginidarji4714
1 month ago

hello can you show me where is your dataset link in description

@heecmat4045
1 month ago

Why we used train and test here..we are only perform imputation of missing value?

@descendantsoftheheroes_660
1 month ago

Sir akher h🔥🔥 ..Pta nhi chlta time kb gya

@wingsoftechnology5302
1 month ago

Best Tuts
Thanks

@sumitrawat6493
1 month ago

sir please yeah data set ka link bhi dijiye

@chandachoudhary4513
1 month ago

Sir aapne jupyter notebook ka background kaise change kiya?

@shashankpandey1966
1 month ago

sir isme test data ka kya kam hai ?

@minakshi_119
1 month ago

Awesome sir

@minakshi_119
1 month ago

Awsome Sir

@ashiqhussainkumar1391
1 month ago

After splitting the dataset it doesn't work the way u taught …
It gives a giant warning of copying …

I didn't know what that was …
Could you tell me wt happened…

And plz go through generalized rules….

@satyammittal2541
1 month ago

Sir es mai jis column mai sari null value thi un columns ka kya hua

@AmanAnsari-tm6id
1 month ago

in this process of cleaning we didn't drop the columns that have missing values more than a certain percentage and directly fill nan values with any central value. Won't that effect the result. or its simply not required. plz reply.

@madannikalje760
1 month ago

Simple explanation thank you so much

@vaibhavshukla0729
1 month ago

Thank you 😁

@Lejhand10
1 month ago

One of the effiecient method i found for Imputation. Thank you !!

@anilgaikwad3596
1 month ago

hello sir,
what is use of fit() bcz we ur using transform function impute values??

@yes_i_am8378
1 month ago

Sir is playlist ma same vedio 3 bar upload howi v ha part6….(12,13,14)

Missing Value Imputation with Scikit-Learn in Hindi Part-6| Data Cleaning Tutorial |

@yes_i_am8378
1 month ago

Sir is playlist ma same vedio 3 bar upload howi v ha part6….(12,13,14)

Missing Value Imputation with Scikit-Learn in Hindi Part-6| Data Cleaning Tutorial |

@yes_i_am8378
1 month ago

Sir is playlist ma same vedio 3 bar upload howi v ha part6….(12,13,14)

Missing Value Imputation with Scikit-Learn in Hindi Part-6| Data Cleaning Tutorial |

@abhijeet2153
1 month ago

bro kch questions hain , kaha ask karonn? btw the content is just commendable!!!!!!11