山頂警署

Multi tool use山頂警署(官方名稱:山頂分區警署)是香港警務處香港島總區山頂分區的警署,位於香港島太平山山頂道92號,歌賦山和奇力山之間,鄰近歌賦山道,其主樓、僕人房及廚房、營房及舊囚室被古物諮詢委員會評定為香港三級歷史建築。
歷史
現存的山頂警署建於1886年,以取代原來的舊山頂警署。當時摩羅差、山東差和英籍警官都在警署內的宿舍居住。
香港保衛戰前,該處曾用作防空庇護站。香港日治時期,該處曾被日軍佔用。至1949年,山頂警署再度重開。
建築
山頂警署是一組平頂的單層白色小平房,由主樓、僕人房、廚房、營房及羈留室組成。主樓外的空地佔地2,000平方呎,自1970年代起設有一座佔地28平方呎、由水泥建成的山頂模型。該處亦可俯瞰香港島南區的景色。
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| | 參見:香港法定古蹟、香港歷史建築、香港一級歷史建築、香港二級歷史建築
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...