Розв’язання задачі заповнення пропусків даних альтернативними методами при створенні прогнозних моделей
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Мета роботи – дослідження впливу методів заповнення пропущених даних на результати навчання моделей прогнозування, розробка програмного забезпечення для проведення дослідження.
Об’єкт дослідження: методи обробки пропущених даних у задачах аналізу даних.
Предмет дослідження: методи заповнення та їх використання у задачах попередньої обробки даних при навчанні моделей прогнозування.
Отримані результати – побудоване спеціалізоване програмне забезпечення мовою Python, що надає змогу досліджувати результати роботи методів обробки пропущених даних на наборах даних з різними типами пропусків, а також вплив роботи методів на результативність моделей прогнозування, що використовують зазначені дані для навчання.
Опис
Ключові слова
пропущені дані, методи заповнення, механізми пропущених даних, прогнозні моделі, машинне навчання, аналіз даних, missing data, imputation methods, missing data mechanisms, predictive models, machine learning, data analysis
Бібліографічний опис
Попов, А. Ю. Розв’язання задачі заповнення пропусків даних альтернативними методами при створенні прогнозних моделей : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Попов Андрій Юрійович. - Київ, 2024. - 150 с.