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L'action `analyzeMissingPatterns` effectue une analyse des modèles de valeurs manquantes dans un jeu de données. Elle est utile pour comprendre la nature et la structure des données manquantes, ce qui est une étape cruciale dans la préparation des données pour le machine learning. Cette action peut identifier les combinaisons de variables qui ont souvent des valeurs manquantes ensemble, et fournir des statistiques sur la fréquence de ces modèles.
Realiza un análisis de los patrones de valores perdidos en un conjunto de datos. Esta acción es útil para comprender la naturaleza y la estructura de los datos faltantes, lo que puede ser crucial para las estrategias de imputación y la construcción de modelos robustos.
Die Aktion `analyzeMissingPatterns` aus dem Aktionssatz `dataSciencePilot` ist ein Werkzeug zur Untersuchung von Mustern fehlender Werte in einem Datensatz. Sie identifiziert, welche Kombinationen von Variablen gleichzeitig fehlende Werte aufweisen, und quantifiziert die Häufigkeit jedes Musters. Diese Analyse ist ein entscheidender Schritt in der Datenvorbereitung, da sie hilft, die Mechanismen hinter den fehlenden Daten zu verstehen (z. B. ob sie zufällig sind oder einem Muster folgen) und fundierte Entscheidungen über Imputationsstrategien zu treffen. Die Aktion kann auch die Beziehung zwischen den Mustern fehlender Werte und einer Zielvariable analysieren, was für das Feature-Engineering und die Modellentwicklung wertvoll ist.