仮定性能を検証するためにNull値を生成

仮定性能を検証するためにNull値を生成

Training setに空の値がなく、test setに空の値しか存在しない場合は、test setにどの埋め込みが良いか分かりません.

この場合、null値はトレーニングセットで生成され、パフォーマンス比較が行われ、テストセットが充填されます.
Ex:Testing set column 3には15%のNull値が存在します.

train test splitを使用して空の値を作成する
Import Library

# import library
from sklearn.model_selection import train_test_split

Split to nonNull and null X and y

X_nonNull, X_null, y_nonNull, y_null = train_test_split(X, y, test_size=0.15, random_state=42)

Generate Null Value

X_null['column_3'] = np.nan

Concat nonNull and null Data Sets

# concat
X = pd.concat([X_nonNull, X_null])
# reordered by index
X = X.sort_index(ascending=True)

充填は

の後で行い、性能比較はK倍で行うことができる.