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 ...
原文：時間序列數據如何插補缺失值？
當然第一步仍然是判斷是Missing at Random 還是Missing Not at Random，一般前者刪除，后者插補。但是插補不一定能帶來更好結果，要先自己根據缺失比例，和原因判斷。 就近插補：前推法LOCF， 替換為缺失之前的最后一次觀測值，與后推法NOCB， 使用缺失值后面的觀測值進行填補。這個是時序當中最基本的方法，當然還有用Baseline Observaton, 或者啥Wo ...
2021-02-03 21:48 0 1114 推薦指數：
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