Lojistik regresyon modeli için basit bir veri hazırlığı yapmanız ve null değerleri gerçek değerli (kaldırılmamış) olarak tutmanız gerekiyor. Hangi yaklaşımı kullanmalısınız?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Null değerleri tespit etmek için Cloud Dataprep kullanın ve tüm null değerleri Dataprep ile 0'a dönüştürün..
Neden bu cevap
Lojistik regresyon modelleri genellikle sayısal girişleri tercih eder. Bu senaryoda, null değerleri gerçek değerli (kaldırılmamış) olarak tutmak istendiği için, null'ları 0 gibi anlamlı bir sayısal değere dönüştürmek modelin düzgün çalışmasını sağlar. Cloud Dataprep, veri hazırlığı ve dönüşümü için tasarlanmış, kodlama gerektirmeyen görsel bir araçtır ve null değerleri tespit edip toplu olarak 0'a dönüştürmek için idealdir. Diğer seçenekler ya null'ları metin ('none') olarak bırakarak lojistik regresyon için uygun olmayan bir veri tipi oluşturur ya da Dataprep'in sunduğu kolaylığı atlayarak gereksiz yere Cloud Dataflow gibi daha karmaşık bir araca yönelir.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez