擅长:python、mysql、java
<p>您必须执行数据清理。为此,您需要查看要在训练数据集中包括哪些<code>columns</code>。对于float,可以将所有<code>null</code>值替换为零</p>
<pre><code>df.col1 = df.col1.fillna(0)
</code></pre>
<p>对于字符串,可以将其替换为默认值。在</p>
^{pr2}$
<p>现在,如果您想放置<code>average</code>或一些趋势值,您可以使用相同的学习算法来预测缺失值并填充。为了运行该算法,首先替换空值,然后可以用更精确的预测值进行更改。在</p>
<blockquote>
<p>Note: Any learning algorithm can't run with null values.</p>
</blockquote>