Excelente video, muchas gracias. Solo una pregunta, mi data frame en lugar de NaN, tiene -99 ¿puedo usar la función "np.-99" o debo primero cambiar los -99 a un NaN?
Holaa!! Me sirvio mucho tu video pero tengo una pregunta, quiza me puedas ayudar. Antes de convertir todas mis variables categoricas a numericas, tenia ciertos valores nulos, que luego se convirtieron en valores True/False, cuando hago un nuevo analisis de nulos, pues obviamente no puedo hacer imputacion a las variables categoricas porque no hay valores nulos como los habia inicialmente, Esto afecta el EDA? Que se hace en ese caso?
Me sirve la solución 1, la segunda opción, me da error en la función fit() cuando le coloco como parametro el nombre del dataFrame, una lástima porque quería usar esa opción.
Muy buen video, la mejor explicación y en un par de minutos
Gracias! me sirvió en mi deber!
Excelente video, muchas gracias. Solo una pregunta, mi data frame en lugar de NaN, tiene -99 ¿puedo usar la función "np.-99" o debo primero cambiar los -99 a un NaN?
Excelente video, me quedo muy claro muchas cosas, pero me gustaría saber como validar que el modelo es bueno
Excelente video!!!...y cuál sería la diferencia entre fillna() y usar simpleimputer() ?
Holaa!! Me sirvio mucho tu video pero tengo una pregunta, quiza me puedas ayudar. Antes de convertir todas mis variables categoricas a numericas, tenia ciertos valores nulos, que luego se convirtieron en valores True/False, cuando hago un nuevo analisis de nulos, pues obviamente no puedo hacer imputacion a las variables categoricas porque no hay valores nulos como los habia inicialmente, Esto afecta el EDA? Que se hace en ese caso?
Me sirve la solución 1, la segunda opción, me da error en la función fit() cuando le coloco como parametro el nombre del dataFrame, una lástima porque quería usar esa opción.