笔记-缺失值处理

最新推荐文章于 2024-08-12 18:27:40 发布
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#机器学习 #缺失值

数据预处理(part3)--缺失值处理和区间化
小山羊的学习日志
06-06 712
学习笔记，仅供参考，有错必纠 文章目录处理缺失值移除预测变量预测变量间的相关性区间化预测变量 处理缺失值 在很多时候，某些预测变虽会在一些样本上缺少观测。这些缺失值可能是结构性缺失，如一个男子的后代数目. 了解缺失值发生的原因是很重要的，首先，应该调查数据缺失是否和结果变量有关，这种情形被称为"有信息量的缺失"，因为缺失情况本身是结构性的。 缺失数据不应该和删失数据相混淆，对于后者具体的观测依是缺失了，但我们仍知道一些信息，例如，出租碟片公司在建模时如果使用用户持有碟片时长这一变量，如果客户还未归还
数据清洗_缺失值处理
weixin_43447957的博客
09-08 3615
原文链接：风一带你一起学习数据清洗_缺失值处理 碎碎念念：大家好！我是风一、有人调侃做数据的、80%的时间都是花在数据清洗上、虽然有时很想反驳一下、但现实确实经常是如此，那么何为数据清洗？需要处理的数据主要又有哪些？那么就让我们开始吧！ 所谓的清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的；在数据清洗的过程中、主要需要处理的有缺失值、异常值和重复值，以下篇幅为数据缺失值处理。 一、数据缺失的两种情况： 一种是行记录的缺失，这种情况又称为数据记录的丢失；另一种是数据列
决策树算法--C4.5算法
Amy9_Miss的博客
05-10 5532
C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法进行了改进 ，改进点主要有： 用信息增益率来选择划分特征，克服了用信息增益选择的不足，但信息增益率对可取值数目较少的属性有所偏好； 能够处理离散型和连续型的属性类型，即将连续型的属性进行离散化处理； 能够处理具有缺失属性值的训练数据； 在构造树的过程中进行剪枝； 特征选择 特征选择也即选择最优划分属性，从当前数据的特征中选择一个特征作为当前节点的划分标准。 随着划分过程不断进行，希望决策树的分支节点所包含的
决策树——缺失数据的处理
佐井白白的微笑
12-04 8028
本内容整理自coursera，欢迎交流转载。 1 缺失数据的影响　　有些数据可能有某些特征参数缺失，这不仅影响我们的训练模型，还会影响我们利用模型进行预测。2 解决办法2.1 删除缺失项 删除含有特征参数缺失的数据（但是如果很多数据特征参数缺失，我们会删除大量数据，一般超过三分之一的数据被删除的话不宜采用此法） 删除某个特征（如果仅仅是缺失项集中在了某几个特征，我们可以把所有数据的这些特征参数都删除
缺失值的处理
hennessy_han的专栏
03-30 2351
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（DataPreparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表
机器学习笔记（7）——C4.5决策树中的缺失值处理
小赵的博客
11-12 2万+
缺失值处理是C4.5决策树算法中的又一个重要部分，前面已经讨论过连续值和剪枝的处理方法： 机器学习笔记（5）——C4.5决策树中的连续值处理和Python实现 机器学习笔记（6）——C4.5决策树中的剪枝处理和Python实现 现实任务中，通常会遇到大量不完整的样本，如果直接放弃不完整样本，对数据是极大的浪费，例如下面这个有缺失值的西瓜样本集，只有4个完整样本。 在构造决策树时，处理含...
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理
热门推荐
天泽28的专栏
03-01 5万+
决策树（decision tree）（四）——缺失值处理 ** 注：本博客为周志华老师《机器学习》读书笔记，博客以西瓜书为基础写成。 2019年4月13日更新：1、订正了大家评论中的一个笔误。2、增加测试样本中属性有缺失值该如何处理。 决策树系列博客： 决策树（decision tree）（一）构造决策树方法 决策树（decision tree）（二）剪枝 决策树（decisi...
R语言笔记-缺失值的处理
树屋Treehouse
10-19 7599
文章目录缺失值的识别缺失值的忽略在计算中忽略缺失值：``na.rm=TRUE``删除变量存在缺失值的个案：``na.omit()`` 缺失值的识别 缺失值表示：NA，代表not available is.na()：返回与输入对象相同格式的对象，其中元素为逻辑值，若原对象该位置为缺失值，返回TRUE，否则返回FALSE table(is.na())：返回输入对象缺失值与有效值的统计 举例如下： > M ID sex age score 1 1 1 15 80 2 2 2 N
Pandas学习笔记--缺失值处理
mrlll6的博客
06-23 812
Pandas学习笔记–缺失数据 一.缺失观测 1. 了解缺失信息 isna和notna方法 1.将方法用于Series，返回布尔列表，如下所示 df['Physics'].isna().head() 0 False 1 False 2 False 3 True 4 False Name: Physics, dtype: bool df['Physics'].notna().head() 0 True 1 True 2 True 3 False
数据处理笔记6:缺失值填充
越开源越幸运
12-28 1万+
参考: http://118.31.76.100:100/math/statics_topic/deal-na/ 缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表示数值不存在）。漠视这些数值的特殊性，直接拿来进行挖掘，那么很可能会得到错误的结论。 常数来填充常常不是一个好方法。最好建立一些模型，根据数据的分布来填充一个更恰当的数值。（例如根据其它变量对记录进行数据分箱，然后选择该记录所在分箱的相应变量的均值或中位数，来填充缺失值，效果会更好一些）
数据分析之Pandas（七）高级处理-缺失值处理
提莫君的博客
03-18 1176
缺失值处理 缺失值是怎么来的？ 调查问卷：女性的美容方面的问题 name: age: 不愿意透露年龄（收集不到，空值） phone: 不愿意透露年龄 xx: yy: 它对数据分析有什么影响？ 影响分析准确性 如何处理nan 对于NaN的数据，在numpy中我们是如何处理的？在pandas中我们处理起来非常容易 判断数据是否为NaN： pd.isnull(df) pd.notnull(df)...
《机器学习by周志华》学习笔记-决策树-03连续值与缺失值
最新发布
vanilla698的博客
08-12 1082
到目前为止，我们在决策树01、02中仅讨论了基于离散属性来生成决策树，而现实任务中常会遇到连续属性，所以在本章的学习中，我们将会讨论如何在决策树学习中使用连续属性。缺失值处理现实生活中的数据结构经常会遇到不完整的样本，即有些样本的某些属性值缺失。且样本数量越大，缺失的属性值会越多。例如医疗数据中隐私测量结果等。
笔记-图嵌入（Graph Embedding）
ZSY的大后台
06-29 1万+
图嵌入（Graph Embedding，也叫Network Embedding）是一种将图数据（通常为高维稠密的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。知识图谱属于异构图数据，即节点与边不只一种类型。了解图嵌入能帮助理解图数据的处理过程，拓展思考问题的思路（传统ML基本都是table类型的数据），也能对未来可能的知识图谱研究做一些铺垫准备。学习参考链接如...
笔记(总结)-序列标注问题与求解
ZSY的大后台
07-18 5047
在讲述了大量的概率图模型后，本篇介绍下它发挥作用的主要场景——序列标注（Sequence Labaling）。序列包括时间序列以及general sequence，但两者无异。连续的序列在分析时也会先离散化处理。常见的序列有如：时序数据、本文句子、语音数据、等等。常见的序列问题有： 拟合、预测未来节点（走势分析，如股票预测、销量预测等） 判定序列所属类别，即分类问题（如语音识别，判断声音序列所...
笔记(总结)-注意力机制(Attention)简述
ZSY的大后台
07-20 4812
本篇主要针对注意力（Attention）机制进行简要描述。Attention是为了解决Sequence-to-Sequence中的一些问题而提出的，本身的逻辑十分简洁。Attention的产生过程反映了解决问题的一种最直接的思路，正如Resnet中提出“残差”的概念一样，简单直接的就能解决问题，而且思路没有绕任何弯子。这在科研工作中是十分难得的。下面结合机器翻译问题来回顾下这整个过程。 Se...
笔记-Tukey Method发现outliers（离群点）
ZSY的大后台
11-30 3614
在大规模数据集中，由于噪声、扰动、采样过程误差等等原因，会出现一些数据点偏移整个数据集。假想整个数据集由某未知分布生成，则这些点可以看做该未知分布下的噪声采样。在可视化情况下，这些点显著偏移了数据集的点群，故称为离群点。而众多机器学习算法对数据分布都存在着一定的假设或期待数据集较为“规整”。因此在数据挖掘中，常需要在预处理中去除该类点，让算法能更好地发现“正常”数据间存在的关系。Tukey Meth
论文列表——NAACL 2019
ZSY的大后台
03-06 3531
最近NAACL-2019接收列表出了，列出感兴趣的paper，供之后阅读： 名称 类型 关键字 阅读价值 笔记 Deep Adversarial Learning for NLP tutorial Transfer Learning in Natural Language Processing tutorial Applications of Natural L...
论文列表——sentiment analysis
ZSY的大后台
01-25 3354
情感分类属于文本分类的一个应用场景，一般都是人（用户）对某些具体事物（商品、事件）表达某些情感。落地场景是很多的。这学期最开始是做stance detection相关的工作，而其中target-specific stance detection和情感分类中的aspect-based sentiment analysis是很相关的，而AIC的比赛又正好是这个后者，所以顺便调研了下sentiment ...
笔记(总结)-神经语言模型和词向量
ZSY的大后台
07-09 3000
之前笔记(总结)-统计语言模型主要介绍了统计语言模型。可以看到，最终对句子的建模为（以二元文法为例）： P(S)=p(w1)p(w2|w1)...p(wn|wn−1)P(S)=p(w1)p(w2|w1)...p(wn|wn−1)P(S)=p(w_1)p(w_2|w_1)...p(w_n|w_{n-1}) 核心问题在于如何计算参数p(wi|wi−1)p(wi|wi−1)p(w_i|w_{i-1}...
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