原文:數據缺失值、異常值的識別和填補

原文https: wenku.baidu.com view aaa a da c f e cd b bb .html 常見的插補方法簡述 剔除法 如果缺失值所占比例小的話,這個方法十分有效。但是會丟棄了大量隱藏在這些對象中的信息 均值插補法 分為數值型和非數值型來分別進行處理。如果是數值型,用該對象的平均值來填充該缺失的變量值。如果是非數值型,用統計學中的眾數來填充。 熱卡填充法 在數據庫中找打 ...

2020-03-31 20:54 0 655 推薦指數:

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MATLAB處理缺失異常值

清理缺失 實時編輯器,選擇任務>清理缺失數據 首先,先寫一組包含缺失異常值的例子 ...

Tue Apr 19 00:00:00 CST 2022 0 1328
淺談數據挖掘中的數據處理(缺失處理以及異常值檢測)

一直想把數據預處理的邏輯給理清楚點,在這里和大家一起分享。 一:缺失的處理 刪除缺失 這是一種很常用的策略。 缺點:如果缺失太多,最終刪除到沒有什么數據了。那就不好辦了。 2.2 缺失填補 (1)均值法 根據缺失 ...

Sat Dec 31 02:16:00 CST 2016 2 25602
sklearn 缺失填補(總結)

首先查看數據形態: 再查看數據類型和非空值的個數與比例 使用SimpleImputer進行填補 默認是用均值進行填補,參數如下: missing_values: 空值的類型。默認np.nan 注意,numpy自帶的fillna只能填補np.nan,而此處則可 ...

Sat Dec 22 20:27:00 CST 2018 0 2027
數據預處理-異常值識別

數據預處理-異常值識別 from:http://shataowei.com/2017/08/09/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%A2%84%E5%A4%84%E7%90%86-%E5%BC%82%E5%B8%B8%E5%80%BC%E8%AF%86%E5%88%AB ...

Sun Sep 30 19:14:00 CST 2018 0 7367
R語言︱處理缺失數據&&異常值檢驗、離群點分析、異常值處理

數據挖掘的過程中,數據預處理占到了整個過程的60% 臟數據:指一般不符合要求,以及不能直接進行相應分析的數據數據包括:缺失異常值、不一致的、重復數據及含有特殊符號(如#、¥、*)的數據 數據清洗:刪除原始數據集中的無關數據、重復數據、平滑噪聲數據、處理缺失異常值 ...

Tue Feb 28 07:39:00 CST 2017 0 20611
 
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