Ответ
Данные из реального мира часто имеют пропуски. Есть множество методов для их заполнения. Полное «лечение» – это процесс удаления каждой строки, содержащей значение NA. Это допустимо, если значений NA не очень много, они задевают не очень много строк, и данных достаточно – в противном случае, мы можем потерять что-нибудь важное. В данных из реального мира удаление любых строк, содержащих NA, может привести к потере наблюдаемых паттернов в данных.
Если полное удаление пропусков невозможно, существует множество методов их заполнения – такие, как заполнение средним значением, медианой или модой. Какой из них лучше, зависит от контекста.
Другой метод – это использовать k ближайших соседей (KNN), чтобы определить ближайших соседей строки с пропущенными данными и использовать среднее значение, медиану или моду для этих соседей. Это обеспечивает большую настраиваемость и управляемость, чем можно добиться использованием статистических значений.
Если метод заполнения пропусков реализован неаккуратно, оно может привести к ошибке выборки – любая модель хороша настолько, насколько хороши ее исходные данные, и если данные отклоняются от реальности, то же самое будет с моделью.
@machinelearning_interview