機器學習缺失值處理方法匯總
來源網址：http://blog.csdn.net/w352986331qq/article/details/78639233 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 ...
原文：機器學習之缺失值的處理方法以及各種方法的優劣
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。 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，則又說明這個變量是沒必要加入建模的。 對於缺失值很大的列直接刪除，或者是映射到高維 映射到高維舉例方法如下：若性別一列缺失較大，則可映射為男 ...
2019-06-13 22:23 0 612 推薦指數：
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