机器学习中数据缺失的处理及建模方法
在机器学习中建模的时候，往往面临两个困难，一是选择哪个模型，二是怎样处理数据。处于数据包括数据获取、数据清洗和数据分析。其实对于不同的场景和不同的数据，选择的模型也是不一样的，本文简单聊一聊在数据缺失的时候该怎样选择合适的模型。 一、缺失数据处理及建模方法 数据缺失时，处理数据的方式 ...
原文：机器学习（二十二）— 数据缺失处理方法
数据清理中，处理缺失值的方法有两种： 删除法： 删除观察样本 删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除 使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析 改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通过对完整数据按照不同的权重进行加权，可以降低删除缺失数据带来的偏差 查补法：均值插补 回归插补 抽样填补等 成对删除 ...
2018-08-06 21:11 0 2593 推荐指数：
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