缺失值填充方法整理
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，我不建議新手用，用不明白，還會把自己整懵了， 人的精力是有限的，做有意義的事。 ...
原文：缺失值的常見填充方法
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 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 Not a Number，非數 是計算機科學中數值數據類型的一類值，表示未定義或不可表示的值。 如果缺值的樣本適中，而該屬性為連續值特征屬性，有時候我們會考慮給定一個 ...
2020-04-02 17:05 0 1005 推薦指數：
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轉載：https://www.toutiao.com/i6606293133602849284/ 轉載：https://blog.csdn.net/Q2605894893/article/details/81327027 一般的缺失值填充方法： 連續變量：中位數、平均數 離散變量：眾數 ...
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