Это три типа механизмов пропусков в данных — и от понимания того, какой из них у вас, зависит, как правильно обрабатывать пропущенные значения.
🔍MCAR (Missing Completely at Random) Пропуски появляются совершенно случайно — не зависят ни от наблюдаемых, ни от ненаблюдаемых переменных.
📌 Пример: датчик случайно перестал записывать температуру из-за сбоя связи. ✅ Что делать: удаление строк или простая импутация — допустимо, модель почти не искажается.
🔍MAR (Missing At Random) Пропуски зависят от других наблюдаемых признаков, но не от самого недостающего значения.
📌 Пример: доход клиента не указан, но это чаще бывает у молодых пользователей — и возраст у нас есть. ✅ Что делать: множественная импутация (Multiple Imputation), модели, учитывающие другие признаки, работают хорошо.
🔍MNAR (Missing Not At Random) Пропуски зависят от самого значения, которое пропущено. То есть в данных есть систематическая причина, скрытая внутри пропуска.
📌 Пример: люди с высоким доходом не указывают его в анкете — именно потому, что он высокий. ✅ Что делать: здесь простые методы не помогут. Часто требуется: — Моделировать механизм пропуска явно. — Включать индикаторы пропусков как отдельные признаки. — Использовать экспертные знания или специализированные байесовские подходы.
Это три типа механизмов пропусков в данных — и от понимания того, какой из них у вас, зависит, как правильно обрабатывать пропущенные значения.
🔍MCAR (Missing Completely at Random) Пропуски появляются совершенно случайно — не зависят ни от наблюдаемых, ни от ненаблюдаемых переменных.
📌 Пример: датчик случайно перестал записывать температуру из-за сбоя связи. ✅ Что делать: удаление строк или простая импутация — допустимо, модель почти не искажается.
🔍MAR (Missing At Random) Пропуски зависят от других наблюдаемых признаков, но не от самого недостающего значения.
📌 Пример: доход клиента не указан, но это чаще бывает у молодых пользователей — и возраст у нас есть. ✅ Что делать: множественная импутация (Multiple Imputation), модели, учитывающие другие признаки, работают хорошо.
🔍MNAR (Missing Not At Random) Пропуски зависят от самого значения, которое пропущено. То есть в данных есть систематическая причина, скрытая внутри пропуска.
📌 Пример: люди с высоким доходом не указывают его в анкете — именно потому, что он высокий. ✅ Что делать: здесь простые методы не помогут. Часто требуется: — Моделировать механизм пропуска явно. — Включать индикаторы пропусков как отдельные признаки. — Использовать экспертные знания или специализированные байесовские подходы.
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
What Is Bitcoin?
Bitcoin is a decentralized digital currency that you can buy, sell and exchange directly, without an intermediary like a bank. Bitcoin’s creator, Satoshi Nakamoto, originally described the need for “an electronic payment system based on cryptographic proof instead of trust.” Each and every Bitcoin transaction that’s ever been made exists on a public ledger accessible to everyone, making transactions hard to reverse and difficult to fake. That’s by design: Core to their decentralized nature, Bitcoins aren’t backed by the government or any issuing institution, and there’s nothing to guarantee their value besides the proof baked in the heart of the system. “The reason why it’s worth money is simply because we, as people, decided it has value—same as gold,” says Anton Mozgovoy, co-founder & CEO of digital financial service company Holyheld.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from pl