python 缺失值處理（Imputation）
一、缺失值的處理方法 由於各種各樣的原因，真實世界中的許多數據集都包含缺失數據，這些數據經常被編碼成空格、nans或者是其他的占位符。但是這樣的數據集並不能被scikit - learn算法兼容，因為大多數的學習算法都會默認數組中的元素都是數值，因此素偶有的元素都有自己的代表 ...
原文：python學習08之處理缺失值
缺失值的處理 我們將學習三種處理缺失值的方法。然后我們將比較這些方法在實際數據集上的有效性。 缺失值的介紹： 有很多種方法可以使數據以丟失的值結束。 例如： 兩居室的房子不包括第三居室大小的價值。 調查對象可選擇不分享其收入。 如果嘗試使用缺少值的數據構建模型，大多數機器學習庫 包括SciKit學習 都會給出錯誤。 三種處理缺失值的方法 一個簡單的選項：刪除缺少值的列 最簡單的選擇是刪除缺少值的 ...
2019-07-15 21:18 1 1096 推薦指數：
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