python 缺失值处理（Imputation）
一、缺失值的处理方法 由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit - learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表 ...
原文：python学习08之处理缺失值
缺失值的处理 我们将学习三种处理缺失值的方法。然后我们将比较这些方法在实际数据集上的有效性。 缺失值的介绍： 有很多种方法可以使数据以丢失的值结束。 例如： 两居室的房子不包括第三居室大小的价值。 调查对象可选择不分享其收入。 如果尝试使用缺少值的数据构建模型，大多数机器学习库 包括SciKit学习 都会给出错误。 三种处理缺失值的方法 一个简单的选项：删除缺少值的列 最简单的选择是删除缺少值的 ...
2019-07-15 21:18 1 1096 推荐指数：
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