Викиди та пропущені значення: наведення ладу в даних перед навчанням

Коротко: Перш ніж моделі навчаються, потрібно опрацювати пропущені значення й дослідити викиди; інакше вони спотворюють середні значення та результати.

Докладніше: Реальні дані неповні й містять помилки та крайнощі. Те, як із ними поводяться, часто вирішує результати більше, ніж вибір моделі. Мета — не «причепурити» дані, а ухвалювати обґрунтовані рішення.