Data Cleaning: Handling Missing Values and Encoding Categorical Features
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Data Cleaning: Handling Missing Values and Encoding Categorical Features
This lesson covers essential data preprocessing steps, including how to handle missing values in both numerical and categorical features and how to encode categorical data using train-fitted `LabelEncoder` mappings. By following these steps, you will prepare your dataset for machine learning models and ensure consistent, clean input for better ...
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