AIでデータ分析-データ前処理(22)-欠損処理：回帰モデルによる欠損補完
分析
この記事では、AI、特に回帰モデルを使用して、AIデータ分析のためのデータ前処理における欠損値を処理する方法について説明しています。Pythonでの実装と、AI活用にGeminiを使用していることに言及しています。この記事は、この手法を実装する方法に関する実践的なガイドを提供する可能性があり、コードスニペットと基礎となる概念の説明が含まれている可能性があります。焦点は、一般的なデータの問題（欠損値）に対処するための特定の方法（回帰モデル）に当てられており、実践的なアプローチを示唆しています。Geminiの言及は、プロセスを強化するための特定のAIツールの統合を意味します。アプローチの深さと新規性を評価するには、さらに詳細が必要です。
参照
“AIでデータ分析-データ前処理(22)-欠損処理：回帰モデルによる欠損補完”