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 ...
原文：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，处理数据的方式有如下三种： 若数据的特点已经知道，可以根据已知数据比较准确的得到未知数据时，可以使用预测的方式，先填补未知数据， ...
2021-01-31 10:02 0 521 推荐指数：
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