python數據預處理之缺失值簡單處理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 該博客總結比較詳細,感謝博主。 我們在進行模型訓練時,不可避免的會遇到某些特征出現空值的情況,下面整理了幾種填充空值的方法 1. 用固定值 ...
. 兩個常用的函數 . np.nonzero np.nonzero 函數返回數組中不為False 的元素對應的索引 . np.isnan np.isnan 函數判斷一個數組各個元素是否為nan,並返回相同維度對應的bool數組 類似的還有np. isnan 函數,顧名思義就是實值檢測,對於非nan元素返回true,nan元素返回false,與isnan 函數剛好相反 . 實現一個缺失值填充函數 ...
2019-06-04 16:09 0 4227 推薦指數:
python數據預處理之缺失值簡單處理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 該博客總結比較詳細,感謝博主。 我們在進行模型訓練時,不可避免的會遇到某些特征出現空值的情況,下面整理了幾種填充空值的方法 1. 用固定值 ...
7. 處理缺失值 7.1 數據准備 7.2 查看缺失值 ...
主要是方法: ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=8287 介紹 缺失值被認為是預測建模的首要障礙。因此,掌握克服這些問題的方法很重要。 估算缺失值的方法的選擇在很大程度上影響了模型的預測能力。在大多數統計分析方法中,按列表刪除是用於估算缺失值的默認方法。但是,它不那么好,因為它會導致 ...
在數據建模過程中,針對入模的數據需做數據清洗,特別針對缺失數據。 缺失數據比較多的情況下,可以考慮直接刪除;缺失數據較少的情況下,可對數據進行填充。 此時,fillna() 則派上用場。語法為: 創建測試數據框: 用0填充 用每列特征的均值填充 ...
1、數值型取列平均值,非數值型取眾數(頻數最大)。 2、加權平均 2.1 計算變量之間相關系數R,取1/R,再歸一化 2.2 歸一化方法:除總和,即為權重 其他多重插補、模型預測等方法,我不建 ...
(1)如果缺值的樣本占總數比例極高,我們可能就直接舍棄了,作為特征加入的話,可能反倒帶入noise,影響最后的結果了; (2)如果缺值的樣本適中,而該屬性非連續值特征屬性(比如說類目屬性),那就把NaN作為一個新類別,加到類別特征中; 【注:NaN ...
缺失值填充是數據預處理最基本的步驟,一般能想到的是固定值填充(均值等統計學方法)、根據與本列有相關關系的列函數表示來填充。這次我用的是em算法進行填充,具體原理后續補充。 主要記錄一下步驟: 工具欄:分析 菜單 ----> 缺失值分析------>彈出來的對話框:左邊是表格中 ...