原文:浅谈数据挖掘中的数据处理(缺失值处理以及异常值检测)

一直想把数据预处理的逻辑给理清楚点,在这里和大家一起分享。 一:缺失值的处理 删除缺失值 这是一种很常用的策略。 缺点:如果缺失值太多,最终删除到没有什么数据了。那就不好办了。 . 缺失值的填补 均值法 根据缺失值的属性相关系数最大的那个属性把数据分成几个组,然后分别计算每个组的均值,把这些均值放入到缺失的数值里面就可以了。 缺点:改变了数据的分布,还有就是有的优化问题会对方差优化,这样会让对方差 ...

2016-12-30 18:16 2 25602 推荐指数:

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数据处理——异常值检测

一、3σ原则   3σ原则又称为拉依达准则,该准则具体来说,就是先假设一组检测数据只含有随机误差,对原始数据进行计算处理得到标准差,然后按一定的概率确定一个区间,认为误差超过这个区间的就属于异常值。   正态分布状况下,数值分布表: 数值分布 在数据的占 ...

Sat Jul 28 17:15:00 CST 2018 0 7351
数据处理异常值处理

异常值是指样本的个别,其数值明显偏离其余的观测异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析 异常值分析 → 1,3σ原则 2, 箱型图分析 异常值处理方法 → 1, 删除 2,修正填补 1,# 异常值分析 (1)3σ原则 如果数据服从正态分布,异常值被定义为一组测定 ...

Mon Mar 09 18:31:00 CST 2020 0 1117
数据处理————缺失处理

学习kaggle输出处理整个总结,以下图、代码都来自于kaggle 的 micro-course 缺失处理 共有三种方法: 丢弃缺失所在的行(当缺失较多时,影响比较大,不常用此方法 ...

Wed Aug 07 02:58:00 CST 2019 0 625
数据处理——缺失处理

数据导入可见:《Python之Pandas知识点》 此文图方便,就直接输入数据了。 1缺失处理    1.1删除法   DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None ...

Sat Jul 28 16:54:00 CST 2018 0 2178
数据处理:1.缺失处理

缺失处理 数据缺失主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况,其对数据分析会有较大影响,导致结果不确定性更加显著 缺失处理:删除记录 / 数据插补 / 不处理 1.判断是否有缺失数据 判断是否有缺失数据 - isnull,notnull ...

Wed Sep 19 06:37:00 CST 2018 0 1842
MATLAB处理缺失异常值

清理缺失 实时编辑器,选择任务>清理缺失数据 首先,先写一组包含缺失异常值的例子 ...

Tue Apr 19 00:00:00 CST 2022 0 1328
 
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