機器學習中數據缺失的處理及建模方法
在機器學習中建模的時候，往往面臨兩個困難，一是選擇哪個模型，二是怎樣處理數據。處於數據包括數據獲取、數據清洗和數據分析。其實對於不同的場景和不同的數據，選擇的模型也是不一樣的，本文簡單聊一聊在數據缺失的時候該怎樣選擇合適的模型。 一、缺失數據處理及建模方法 數據缺失時，處理數據的方式 ...
原文：機器學習（二十二）— 數據缺失處理方法
數據清理中，處理缺失值的方法有兩種： 刪除法： 刪除觀察樣本 刪除變量：當某個變量缺失值較多且對研究目標影響不大時，可以將整個變量整體刪除 使用完整原始數據分析：當數據存在較多缺失而其原始數據完整時，可以使用原始數據替代現有數據進行分析 改變權重：當刪除缺失數據會改變數據結構時，通過對完整數據按照不同的權重進行加權，可以降低刪除缺失數據帶來的偏差 查補法：均值插補 回歸插補 抽樣填補等 成對刪除 ...
2018-08-06 21:11 0 2593 推薦指數：
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