机器学习之缺失值的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、随机值等替代。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 ...
原文：机器学习缺失值处理方法汇总
来源网址：http: blog.csdn.net w qq article details 缺失值处理方法综述 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类 分组 删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。缺失值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 ...
2018-03-02 12:49 0 1766 推荐指数：
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