數據缺失值的4種處理方法
數據缺失值的4種處理方法 一、缺失值產生的原因 缺失值的產生的原因多種多樣，主要分為機械原因和人為原因。機械原因是由於機械原因導致的數據收集或保存的失敗造成的數據缺失，比如數據存儲的失敗，存儲器損壞，機械故障導致某段時間數據未能收集（對於定時數據采集而言）。人為原因是由於人的主觀失誤 ...
原文：缺失值的處理方法
轉載自http: blog.sina.com.cn s blog v m.html 對於數據挖掘和分析人員來說，數據准備 Data Preparation，包括數據的抽取 清洗 轉換和集成 常常占據了 左右的工作量。而在數據准備的過程中，數據質量差又是最常見而且令人頭痛的問題。本文針對缺失值和特殊值這種數據質量問題，進行了初步介紹並推薦了一些處理方法。 值得注意的是，這里所說的缺失值，不僅包括數據 ...
2017-10-15 12:09 0 34790 推薦指數：
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一、缺失值產生的原因 缺失值的產生的原因多種多樣，主要分為機械原因和人為原因。機械原因是由於機械原因導致的數據收集或保存的失敗造成的數據缺失，比如數據存儲的失敗，存儲器損壞，機械故障導致某段時間數據未能收集（對於定時數據采集而言）。人為原因是由於人的主觀失誤、歷史局限或有意隱瞞造成的數據缺失 ...
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缺失值幾種處理方式：不處理，刪除，插值，前兩種沒什么說的，說說插值吧。 插值有多種方式 1. 均值、中位數、眾數、固定值、插值 2. 鄰近插值 3. 回歸方法插值：曲線擬合 4. 插值法：專門插值的方法，如拉格朗日插值法，牛頓插值法，分段插值，樣條插值等 回歸是有誤差的插值 ...
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1） 用數值進行填充 用平均值、中值、分位數、眾數、隨機值等替代。簡便快速但是效果一般，因為等於人為增加了噪聲。 2） 用算法擬合進行填充（常用的是隨機森林算法） 相對一較為准確。但是有一個根本缺陷，如果其他變量和缺失變量無關，則預測的結果無意義。如果預測結果相當准確，則又 ...