一、缺失值产生的原因 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 ...

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 ...

一.画图查看缺失值分布情况 方法1 方法2 缺失值高亮 二. 缺失值处理方式 依据业务逻辑和缺失值占比，目标保证对预测结果影响越小越好 1. 占比较多：如80%以上，删除缺失值所在列（如果对字段有特殊需求，那就删除样本，前提是样本足够 ...

1.随机森林模型怎么处理异常值? 隨机森:林是已故统计学家Leo Breiman提出的，和gradient boosted tree—样，它的基模型是决策树。在介绍RF时，Breiman就提出两种解决缺失值的方去 (Random forests - classification ...

作者：无影随想 时间：2016年1月。 出处：https://zhaokv.com/machine_learning/2016/01/missing-values.html声明：版权所有，转载请注明出处 现实世界中的数据往往非常杂乱，未经处理的原始数据中某些属性数据缺失是经常出现的情况 ...

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缺失值处理 　　 1.1删除法 　　DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None ...

缺失值处理 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 缺失值的处理：删除记录 / 数据插补 / 不处理 1.判断是否有缺失数据 判断是否有缺失值数据 - isnull，notnull ...

缺失值的类型 首先对数据的变量（特征）按照缺失和不缺失进行分类：不含有缺失值的变量称为完全变量，含有缺失值的变量称为非完全变量。 缺失值的类型分为三种：完全随机缺失，随机缺失和非随机缺失。 完全随机缺失： 缺失的变量和其余的变量没有关系。比如”家庭住址“这个信息，和”身高“等其余的变量 ...