Sie benötigen eine einfache Datenvorbereitung für ein logistisches Regressionsmodell und müssen Nullwerte als reelle Werte beibehalten (nicht entfernen). Welchen Ansatz sollten Sie verwenden?

Die Aufgabe erfordert eine einfache Datenvorbereitung, bei der Nullwerte als reelle Werte (nicht entfernt) beibehalten werden müssen. Cloud Dataprep ist ein visuelles Tool zur Datenvorbereitung, das sich hervorragend für solche Aufgaben eignet. Es ermöglicht das einfache Erkennen und Konvertieren von Nullwerten. Die Umwandlung in den numerischen Wert '0' ist die korrekte Methode, um Nullwerte als reelle Werte zu behandeln, da ein logistisches Regressionsmodell numerische Eingaben erwartet. Die Konvertierung in den String 'none' wäre ungeeignet, da ein String nicht als numerische Eingabe für das Modell dienen kann. Cloud Dataflow ist zwar ein leistungsstarkes Tool für die Datenverarbeitung, aber für diese einfache Aufgabe ist Dataprep effizienter und erfordert kein benutzerdefiniertes Skript, was den Prozess vereinfacht.