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Il est important d’identifier les données manquantes dans un jeu de données avant d’appliquer un algorithme de Machine Learning (ML).

Les algorithmes de Machine Learning (ML) reposent sur des méthodes statistiques qui supposent recevoir un jeu de données complet en entrée.

Faute de quoi, l’algorithme ML risque de fournir un mauvais modèle prédictif voire ne pas fonctionner.

Traiter les données manquantes est une phase nécessaire pour tout projet de Data Science.