机器学习缺失值处理方法汇总
来源网址：http://blog.csdn.net/w352986331qq/article/details/78639233 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 ...
原文：机器学习之缺失值的处理方法以及各种方法的优劣
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。 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，则又说明这个变量是没必要加入建模的。 对于缺失值很大的列直接删除，或者是映射到高维 映射到高维举例方法如下：若性别一列缺失较大，则可映射为男 ...
2019-06-13 22:23 0 612 推荐指数：
相关推荐
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 ...
机器学习（二十二）— 数据缺失处理方法
1、数据清理中，处理缺失值的方法有两种： 删除法： 1 ）删除观察样本 2 ）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 3 ）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 ...
机器学习sklearn（五）： 数据处理（二）缺失值处理
来源 https://www.cnblogs.com/B-Hanan/articles/12774433.html 1 单变量缺失 help(SimpleImputer): class SimpleImputer(_BaseImputer):Imputation ...
关于缺失值（missing value）的处理---机器学习 Imputer
关于缺失值（missing value）的处理 在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理，主要是应用Imputer类进行处理。 首先需要说明的是，numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN（Not A Number）来代替缺失值，对于数组中是否存在 ...
缺失值的处理方法
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 ...
《机器学习(周志华)》笔记--决策树（4）--连续与缺失值：连续值处理、缺失值处理
六、连续与缺失值 1、连续值处理 到目前为止我们仅讨论了基于离散属性来生成决策树，现实学习任务中常常遇到连续属性，有必要讨论如何在决策树学习中使用连续属性。我们将相邻的两个属性值的平均值作为候选点。 基本思路：连续属性离散化。 常见做法：二分法（这正是C4.5决策树算法中 ...
机器学习--标准化和缺失值处理、数据降维
标准化和缺失值的处理 标准化 : 特点 : 通过对原始数据进行变换把数据变换到均值为0, 标准差为1的范围内. ## 对于归一化来说：如果出现异常点，影响了大值和小值，那么结果显然会发生改变 对于标准化来说：如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响 ...