一.畫圖查看缺失值分布情況 方法1 方法2 缺失值高亮 二. 缺失值處理方式 依據業務邏輯和缺失值占比，目標保證對預測結果影響越小越好 1. 占比較多：如80%以上，刪除缺失值所在列（如果對字段有特殊需求，那就刪除樣本，前提是樣本足夠 ...

缺失值的類型 首先對數據的變量（特征）按照缺失和不缺失進行分類：不含有缺失值的變量稱為完全變量，含有缺失值的變量稱為非完全變量。 缺失值的類型分為三種：完全隨機缺失，隨機缺失和非隨機缺失。 完全隨機缺失： 缺失的變量和其余的變量沒有關系。比如”家庭住址“這個信息，和”身高“等其余的變量 ...

1.處理缺失值方法 在pandas中，將缺失值稱為NA，意思是not available（不可用） pandas在處理缺失值時，我們先了解相關函數介紹。 NA處理方法： 函數名 描述 dropna 根據每個標簽的值 ...

在真實的世界中，缺失數據是經常出現的，並可能對分析的結果造成影響。我們需要了解數據缺失的原因和數據缺失的類型，並從數據中識別缺失值，探索數據缺失的模式，進而處理缺失的數據。本文概述處理數據缺失的方法。 一，數據缺失的原因 首先我們應該知道：數據為什么缺失？數據的缺失是我們無法避免的，可能的原因 ...

來源：https://blog.csdn.net/weixin_41798592/article/details/101344948 分別處理標簽和特征 ...

一.概述 1. 數據預處理 數據預處理是從數據中檢測，修改或刪除不准確或不適用於模型的記錄的過程 可能面對的問題有：數據類型不同，比如有的是文字，有的是數字，有的含時間序列，有的連續，有的間斷。 也可能，數據的質量不行，有噪聲，有異常，有缺失，數據出錯，量綱不一，有重復，數據是偏態，數據量太大 ...

https://www.deeplearn.me/1393.html 啞編碼概念 先來講解下啞編碼的概念吧，當你的變量不是定量特征的時候是無法拿去進行訓練模型的，啞編碼主要是針對定性的特征進行處理然后得到可以用來訓練的特征 關於定性和定量還是在這里也說明下，舉個例子就可以看懂了 定性 ...

https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章講解了區間縮放法處理數據，接下來就講解二值化處理 這個應該很簡單了，從字面意思就是將數據分為 0 或者 1，聯想到之前圖像處理里面二值化處理變為黑白圖片 下面還是進入主題吧 首先給出當前的二值化處理公式 ...