Kumpulan data dalam jumlah besar sebanyak lebih dari 350.000 instances telah di impor kedalam file orange3, saat di prediksi kedapatan hasil data ada yang masih tidak utuh atau tidak lengkap, sehingga sulit untuk dianalisis, solusi teknisnya bagaimana?
Imputasi Data: Gunakan teknik untuk mengisi nilai yang hilang dengan nilai anggaran. Orange3 menawarkan pelbagai kaedah imputasi seperti min, median, mod atau teknik yang lebih canggih seperti imputasi KNN. Penapisan: Kecualikan kejadian dengan nilai yang tiada sepenuhnya. Ini mungkin sesuai jika nilai yang hilang adalah sedikit atau jika ia hanya terdapat dalam ciri tertentu. Imputasi Berasaskan Model: Latih model untuk meramal nilai yang hilang berdasarkan ciri lain dalam set data. Pendekatan ini boleh berkesan jika corak kehilangan tidak sepenuhnya rawak. Pengetahuan Domain: Gunakan pengetahuan domain untuk mengisi nilai yang hilang secara manual jika boleh, terutamanya untuk pembolehubah kategori atau apabila nilai tertentu dijangka berdasarkan konteks. Penerokaan Data: Fahami sifat dan corak data yang hilang. Visualisasikan corak ketiadaan menggunakan alat penerokaan data Orange3 untuk mendapatkan cerapan tentang mekanisme data yang hilang.
Memang betul nilai yang hilang adalah sedikit, tapi sulit terlacak secara manual ada di bagian mana karena jumlah data yang diproses sebanyak 350.000 instances.
Saya masih belum menemukan solusi praktis dari salah satu widget yang ada pada menu orange3 seperti yang Anda sarankan tersebut.
- Badges
- Science topic
- Similar topics
- Geoscience
- Atmospheric Sciences
- Atmosphere
- Air