數據預處理 第3篇：數據預處理（使用插補法處理缺失值）
插補法可以在一定程度上減少偏差，常用的插補法是熱卡插補、擬合插補和多重插補。擬合插補，要求變量間存在強的相關性；多重插補（MCMC法），是在高缺失率下的首選插補方法，優點是考慮了缺失值的不確定性。 一，熱卡插補 熱卡填充（Hot deck imputation）也叫就近補齊，對於一個包含空值 ...
原文：數據預處理 第4篇：數據預處理（sklearn 插補缺失值）
由於各種原因，現實世界中的許多數據集都包含缺失值，通常把缺失值編碼為空白，NaN或其他占位符。但是，此類數據集與scikit learn估計器不兼容，這是因為scikit learn的估計器假定數組中的所有值都是數字，並且都存在有價值的含義。如果必須使用不完整數據集，那么處理缺失數據的基本策略是丟棄包含缺失值的整個行和 或列，但是，這是以丟失有價值的數據為代價的 即使數據不完整 ，更好的策略是估算 ...
2020-12-29 10:26 0 1159 推薦指數：
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