Couvre les problèmes de surajustement, de sélection de modèle, de validation, de validation croisée, de régularisation, de régression du noyau et de représentation des données.
Explore la meilleure approche pour l'imputation dans le calcul de l'inventaire du cycle de vie, couvrant les méthodes et les exemples dans la production de bois et de minéraux.
Examine les éléments fondamentaux de la gestion des données, y compris les modèles, les sources et les querelles, en soulignant l'importance de comprendre et de résoudre les problèmes de données.
Se penche sur les techniques avancées de prétraitement des données, qui couvrent l'encodage catégorique, le traitement des données manquantes et les ensembles de données déséquilibrés, en mettant l'accent sur les mesures des performances et la comparaison des classificateurs.
Couvre les techniques de gestion des données manquantes et de normalisation des fonctionnalités, ainsi que la transformation des données d'entrée et de sortie.
Couvre l'analyse spectrale, les essais de stationnarité, les défis des séries chronologiques non stationnaires et les outils d'analyse avec des données manquantes.
