Как бороться с отсутствующими значениями в Azure Machine Learning Studio

Похоже, у меня есть 672 значения миссии, согласно статистике. В столбце QuotedPremium есть значение NULL.

Я реализовал модуль очистки отсутствующих данных, где он должен заменить отсутствующие значения на 0, но по какой-то причине я все еще вижу значения NULL как QuotedPremium, но... он говорит, что отсутствующие значения равны = 0

Здесь вы видите, что это говорит мне, что пропущенные значения = 0, но все еще есть NULL

Так что же на самом деле произошло после того, как я запустил модуль "Чистые недостающие данные"? Почему он работал успешно, но все еще есть значения NULL, хотя он сообщает, что число пропущенных значений равно 0.

Источник

1 ответ

Решение

NULL действительно ценность; Записи, содержащие NULL, не пропущены, следовательно, они не очищаются с помощью оператора "Очистить отсутствующие данные" и не сообщаются как пропущенные.

Источник

Поскольку на самом деле это не пропущенные значения, ко всем этим ячейкам добавляется строка NULL. Итак, чтобы заменить эти значения на 0, вы можете использовать это ниже:

Использовать Execute R Script модуль и добавьте в него этот код.

dataset1 <- maml.mapInputPort(1); # class: data.frame
dataset1[dataset1 == "NULL"] = 0; # Wherever cell's value is "NULL", replace it with 0
maml.mapOutputPort("dataset1"); # return the modified data.frame

Изображение для того же:

Источник
Другие вопросы по тегам