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Comment traiter les données manquantes en Data Science

Dans les projets de Data Science, les données comportent souvent des valeurs aberrantes et des données manquantes (missing Data). Il est important d’identifier les données manquantes dans un jeu de données avant d’appliquer un algorithme de Machine Learning (ML). En effet, beaucoup de ces derniers reposent sur des méthodes statistiques qui supposent recevoir un jeu de données complet en entrée.… Read More »