处理缺失值--多重插补及其他方法
处理缺失值--多重插补 多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。在面对复杂的缺失值问题时，MI是最常选用的方法，它将从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集（通常是3到10个）。每个模拟数据集中，缺失数据将用蒙特卡洛方法来填补。此时，标准的统计方法便可应用到每个模拟的数据集 ...
原文：KNNImputer：一种可靠的缺失值插补方法
作者 KAUSHIK 编译 VK 来源 Analytics Vidhya 概述 学会用KNNImputer来填补数据中的缺失值 了解缺失值及其类型 介绍 scikit learn公司的KNNImputer是一种广泛使用的缺失值插补方法。它被广泛认为是传统插补技术的替代品。 在当今世界，数据是从许多来源收集的，用于分析 产生见解 验证理论等等。从不同的资源收集的这些数据通常会丢失一些信息。这可能是由 ...
2020-07-28 12:02 0 4727 推荐指数：
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