<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>欠損値 on Kaggle Note</title>
    <link>https://kagglenote.com/tags/%E6%AC%A0%E6%90%8D%E5%80%A4/</link>
    <description>Recent content in 欠損値 on Kaggle Note</description>
    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
    <language>ja</language>
    <copyright>&amp;copy; forest-hill 2020</copyright>
    <lastBuildDate>Thu, 09 Jul 2026 18:23:23 +0900</lastBuildDate>
    
	<atom:link href="https://kagglenote.com/tags/%E6%AC%A0%E6%90%8D%E5%80%A4/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    
    
    <item>
      <title>【LightGBM】欠損値（NaN）の扱い方</title>
      <link>https://kagglenote.com/ml-tips/lightgbm-missing-values/</link>
      <pubDate>Thu, 09 Jul 2026 18:23:23 +0900</pubDate>
      
      <guid>https://kagglenote.com/ml-tips/lightgbm-missing-values/</guid>
      <description>はじめに 多くの機械学習モデルは、欠損値（NaN）が含まれていると学習前に補完（imputation）する必要があります。 一方でLightGB</description>
    </item>
    
  </channel>
</rss>