Accueil>Tests>Questions>Avec le module Clean Missing Value, il est impossible de savoir quels enregistrements ont été affectés par les opérations de remplacement des valeurs manquantes par la moyenne.

Question du test Azure Machine Learning Studio

Avec le module Clean Missing Value, il est impossible de savoir quels enregistrements ont été affectés par les opérations de remplacement des valeurs manquantes par la moyenne.

Intermédiaire

Avec le module Clean Missing Value, il est impossible de savoir quels sont les enregistrements qui ont été concernés par opérations de remplacement des valeurs manquantes par la moyenne.

Auteur: Équipe W3DStatut : PubliéeQuestion passée 13 fois

Modifier

Évaluations de la communautéPersonne n'a encore évalué cette question, soyez le premier !

Questions similaires

Charger des données depuis des fichiers stockés localement en utilisant l'onglet Datasets d'Azure ML Studio.

Combien de records sont utilisés par l'algorithme du module SMOTE pour calculer de nouveaux records?

Comment utiliser un Dataset dans un Pipeline développé à l'aide de l'outil Designer dans Azure Ml Studio

Liste des méthodes de normalisation de données offertes par le module Normalize Data dans Azure

Supprimer les doublons dans Azure Data Factory

Les opérations associées à un module Clip Values sont nécessairement appliquées à toutes les variables d'un Dataset.

Pourquoi le chargement d'un Dataset avec le chargeur de Dataset intégré à Azure ML Studio contenant des enregistrements définis sur plusieurs lignes prend-il plus de temps que le chargement d'un Dataset de taille équivalente mais contenant uniquement des enregistrements définis sur des lignes? lignes uniques?