Порівняння ефективності методів заповнення пропущених даних під час розроблення моделей прогнозування

Missing data is a common issue in data analysis and machine learning. This article analyzes the impact of missing data imputation methods during the data preprocessing stage on the quality of forecasting models. Selected methods are listwise deletion, mean imputation, and two implementations of the...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2025
Автор: Popov, Andrii
Формат: Стаття
Мова:Англійська
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025
Теми:
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/301918
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System research and information technologies

Репозитарії

System research and information technologies

Схожі ресурси