数据预处理 第3篇：数据预处理（使用插补法处理缺失值）
插补法可以在一定程度上减少偏差，常用的插补法是热卡插补、拟合插补和多重插补。拟合插补，要求变量间存在强的相关性；多重插补（MCMC法），是在高缺失率下的首选插补方法，优点是考虑了缺失值的不确定性。 一，热卡插补 热卡填充（Hot deck imputation）也叫就近补齐，对于一个包含空值 ...
原文：数据预处理 第4篇：数据预处理（sklearn 插补缺失值）
由于各种原因，现实世界中的许多数据集都包含缺失值，通常把缺失值编码为空白，NaN或其他占位符。但是，此类数据集与scikit learn估计器不兼容，这是因为scikit learn的估计器假定数组中的所有值都是数字，并且都存在有价值的含义。如果必须使用不完整数据集，那么处理缺失数据的基本策略是丢弃包含缺失值的整个行和 或列，但是，这是以丢失有价值的数据为代价的 即使数据不完整 ，更好的策略是估算 ...
2020-12-29 10:26 0 1159 推荐指数：
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数据预处理 第2篇：数据预处理（缺失值）
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第四篇：数据预处理(一) - 缺失值处理
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