機器學習之缺失值的處理方法以及各種方法的優劣
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 ...
原文：機器學習缺失值處理方法匯總
來源網址：http: blog.csdn.net w qq article details 缺失值處理方法綜述 缺失值是指粗糙數據中由於缺少信息而造成的數據的聚類 分組 刪失或截斷。它指的是現有數據集中某個或某些屬性的值是不完全的。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 ...
2018-03-02 12:49 0 1766 推薦指數：
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標准化和缺失值的處理 標准化 : 特點 : 通過對原始數據進行變換把數據變換到均值為0, 標准差為1的范圍內. ## 對於歸一化來說：如果出現異常點，影響了大值和小值，那么結果顯然會發生改變 對於標准化來說：如果出現異常點，由於具有一定數據量，少量的異常點對於平均值的影響 ...
一、缺失值處理辦法匯總
檢測缺失值： 一、業務法 1.直接刪除 優點：簡單粗暴 缺點：容易造成數據的大量丟失，造成觀測樣本缺少 建議使用場景：只有當整行或者整列為丟失的情況下刪除 參數：pandas.DataFrame.dropna ...