原文:缺失值的处理方法

转载自http: blog.sina.com.cn s blog v m.html 对于数据挖掘和分析人员来说,数据准备 Data Preparation,包括数据的抽取 清洗 转换和集成 常常占据了 左右的工作量。而在数据准备的过程中,数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题,进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是,这里所说的缺失值,不仅包括数据 ...

2017-10-15 12:09 0 34790 推荐指数:

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数据缺失的4种处理方法

数据缺失的4种处理方法 一、缺失产生的原因 缺失的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。人为原因是由于人的主观失误 ...

Thu Dec 07 18:05:00 CST 2017 0 3036
数据缺失的4种处理方法

一、缺失产生的原因 缺失的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失 ...

Mon Sep 22 19:26:00 CST 2014 0 30098
缺失处理

缺失几种处理方式:不处理,删除,插值,前两种没什么说的,说说插值吧。 插值有多种方式 1. 均值、中位数、众数、固定、插值 2. 邻近插值 3. 回归方法插值:曲线拟合 4. 插值法:专门插值的方法,如拉格朗日插值法,牛顿插值法,分段插值,样条插值等 回归是有误差的插值 ...

Mon Apr 15 17:50:00 CST 2019 0 550
Pandas缺失处理

什么是缺失?   直观上理解,缺失表示的是“缺失的数据” 创建数据 识别出缺失或非缺失 过滤掉一些缺失的行 丢弃缺失 .dropna()   Seriese 使用 dropna 比较简单 ...

Wed Nov 06 01:24:00 CST 2019 0 423
Xgboost如何处理缺失/

首先,xgboost与gbdt的区别 : GBDT是机器学习算法,XGBoost是该算法的工程实现。 在使用CART作为基分类器时,XGBoost显式地加入了正则项来控制模 型的复杂度,有 ...

Mon Jul 20 06:28:00 CST 2020 0 2765
Pandas对缺失处理

Pandas使用这些函数处理缺失: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃、删除缺失 axis : 删除行还是列,{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 how ...

Fri Sep 27 16:18:00 CST 2019 0 1097
pandas缺失处理

1、检查缺失 为了更容易地检测缺失(以及跨越不同的数组dtype),Pandas提供了isnull()和notnull()函数,它们也是Series和DataFrame对象的方法 - 2、清理/填充缺少 数据Pandas提供了各种方法来清除缺失。 fillna()函数 ...

Sat May 26 19:10:00 CST 2018 1 12229
机器学习之缺失处理方法以及各种方法的优劣

1) 用数值进行填充 用平均值、中值、分位数、众数、随机等替代。简便快速但是效果一般,因为等于人为增加了噪声。 2) 用算法拟合进行填充(常用的是随机森林算法) 相对一较为准确。但是有一个根本缺陷,如果其他变量和缺失变量无关,则预测的结果无意义。如果预测结果相当准确,则又 ...

Fri Jun 14 06:23:00 CST 2019 0 612
 
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