Sklearn 机器学习 缺失值处理 使用常量填充缺失值

最新推荐文章于 2025-06-11 14:02:28 发布
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分类专栏： 人工智能 文章标签： 机器学习 sklearn 人工智能
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本博客的精华专栏：
【自动化测试】 【测试经验】 【人工智能】 【Python】

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🚀 Sklearn机器学习：缺失值处理实战指南（常量填充法）

在数据科学和机器学习任务中，缺失值（Missing Values） 是我们绕不开的一道坎。如果处理不当，不仅会影响模型训练的效果，甚至可能导致程序报错。本文将深入介绍在 Scikit-learn 中，如何使用常量填充法处理缺失值，让你在数据预处理中更进一步！💪

📌 一、什么是缺失值？为什么需要处理？

缺失值（NaN） 指的是某些样本在某些特征上的数据为空。例如：在房价预测任务中，有些房子可能没有记录“地下室面积”，那么这一列就会出现缺失。

如果不处理缺失值，常常会带来以下问题：

  • ❌ 训练模型时报错（大多数算法不支持 NaN 输入）
  • 📉 影响模型性能（算法不能充分利用已有信息）<
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数据预处理：缺失值处理
Java/Python大数据随笔
01-29 1580
由于各种原因，现实世界的许多数据集包含缺失值，通常将其编码为空白，NaN或其他占位符。但是，此类数据集与Scikit-Learn估计器不兼容，后者假定数组中的所有值都是具有含义的数字使用不完整数据集的基本策略是舍弃包含缺失值的整行或整列。但是，这是以丢失可能有价值的数据为代价的（即使数据不完整）。更好的策略是估算缺失值，即从数据的已知部分推断出缺失值缺失值的处理是数据预处理中非常重要的一步，因为很多机器学习算法都假设数据是完整的，算法的执行过程中没有考虑缺失值的影响。
python均值插补法填补缺失值_使用python+sklearn实现处理缺失值
weixin_39931101的博客
11-26 2480
由于各种原因，许多真实世界中的数据集都包含缺失值，这些值通常被编码为空格、NaNs或其他占位符。然而，这些数据集与scikit-learn估计器(estimators)不兼容，scikit-learn估计器(estimators)假设数组中的所有值都是数值，并且所有值都具有意义。使用不完整数据集的基本策略是放弃包含缺失值的整行和/或列，然而，这是以丢失可能有价值的数据(即使不完整)为代价...
处理缺失值的三个层级的方法总结
deephub
03-16 5943
我们这里介绍了三个层级的缺失值的处理方法，这三种方法的选择将取决于数据集、缺失数据的数量和分析目标。也需要仔细考虑输入缺失数据对最终结果的潜在影响。处理缺失数据是数据分析中的关键步骤，使用合适的填充方法可以帮助我们解锁隐藏在数据中的见解，而从主题专家那里寻求输入并评估输入数据的质量有助于确保后续分析的有效性。作者：Honzik Jurza。
python均值插补法填补缺失值_python机器学习-缺失值
weixin_39989980的博客
11-22 4140
在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。1、缺失查看首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据）import 柱形图可视化import matplotlib.pyplot as plt import pylab as pl fig = plt.figure...
【scikit-learn基础】--『预处理』之 缺失值处理
weixin_60669486的博客
04-10 884
在选择处理缺失值的方法时，需要考虑数据的性质、缺失值的比例、数据的分布以及具体的分析任务等因素。同时，不同的方法可能适用于不同的场景，需要结合具体情况进行选择。关注灵活就业新业态，了解更多程序员兼职项目，关注公账号：贤才宝（贤才宝https://www.51xcbw.com）
五、python 缺失值处理（Imputation）
Nicole的博客
06-08 2万+
一、缺失值的处理方法       由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit - learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。        使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会...
机器学习基础：缺失值的处理技巧（附Python代码）
lsxxx2011的专栏
09-09 1767
在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。1、缺失查看首先，需要查看缺失值的缺失数量以及...
机器学习编程练习1——处理缺失值
2301_80203671的博客
07-19 229
创建一个策略对象 传两个对象 第一个空值 第二个填充的数据（用均值来填充）构建pandas.Dataframe，并打印出来。查看每一列空值的个数。
详解机器学习中的数据处理（一）——缺失值处理（附完整代码）
热门推荐
思绪无限的博客
03-01 4万+
摘要：在机器学习中，我们的数据集往往存在各种各样的问题，如果不对数据进行预处理，模型的训练和预测就难以进行。这一系列博文将介绍一下机器学习中的数据预处理问题，以UCI数据集为例详细介绍缺失值处理、连续特征离散化，特征归一化及离散特征的编码等问题，同时会附上处理的Matlab程序代码，这篇博文先介绍缺失值的处理，要点如下：处理缺失值的方法、读取数据集文件、查找、替换缺失数据。
python实现数据预处理之填充缺失值的示例
09-20
### Python 实现数据预处理之填充缺失值 ...合理地填充缺失值不仅能够提高数据质量，还能够为后续的数据分析和机器学习任务打下坚实的基础。在实际应用中，还需要根据具体情况选择最合适的填充策略，以达到最佳的效果。
python 缺失值处理的方法（Imputation）
09-19
使用全局常量填充缺失值** - 可以选择一个特殊值（如 "Unknown" 或者 -999）来填充缺失值。这种方法简单易行，但在实际应用中可能引入偏差，因为这种特殊的值可能会被模型误认为是有意义的信息。 **4. 使用属性...
机器学习用于算法交易（Matlab实现）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-08 1032
机器学习用于算法交易（Matlab实现）
机器学习 [白板推导]（四）[降维]
weixin_53196770的博客
06-08 890
​  通常模型通过训练集数据进行训练，若其测试集的效果明显低于训练集，这是一种不理想的效果，称为过拟合。   过拟合常采用三种方法应对：  从几何角度，若一组数据的特征维度是2，假设两个特征的值都是有上界的，则其构成的样本空间近似一个正方（长）形，数据在这个样本空间中分布。   现在要对这组数据进行分类任务，模型映射到样本空间中变成了一条分隔线，将两个类别的样本分隔到了线的两边。   为了便于从几何角度直观理解维数灾难，我们假设现在的模型分割线是一个圆，则这个分类模型的示意图如下：   将两个特征归一化，
【机器学习-线性回归-7】中心极限定理在机器学习线性回归中的重要性
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weixin_39033358的博客
06-11 593
摘要：中心极限定理(CLT)是线性回归的重要理论基础，它表明大量独立随机变量的均值会趋近正态分布。文章解析了CLT如何支持线性回归的参数估计正态性、误差项合理性和统计量分布，并探讨了实际应用中的样本量要求与诊断方法。通过Python代码展示了即使误差非正态，斜率估计仍呈正态分布的现象。同时指出CLT的局限性及应对方法，强调理解该定理对正确使用线性回归的重要性。
使用Python和Scikit-Learn实现机器学习模型调优
qq_74383080的博客
06-07 687
在机器学习项目中，模型的性能往往取决于多个因素，其中模型的超参数（hyperparameters）起着关键作用。超参数是模型在训练之前需要设置的参数，例如决策树的深度、KNN的邻居数等。合理地选择超参数可以显著提升模型的性能。Scikit-Learn是一个功能强大的机器学习库，它提供了多种工具来帮助我们进行模型调优。本文将通过一个具体的例子，介绍如何使用Scikit-Learn进行模型调优。
机器学习+城市规划第十三期：XGBoost的地理加权改进，利用树模型实现更精准的地理加权回归
weixin_68198036的博客
06-07 1005
在这一小节中，我们使用SHAP值来分析Wind speed特征对模型预测的贡献，并通过散点图进行可视化。通过结合 SHAP 值与地理位置，我们能够深入理解每个特征在不同地区对预测结果的影响，从而为城市规划提供更具解释力的决策依据。
机器学习KNN算法全解析：从原理到实战
qiutesting的博客
06-06 1466
KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）是​​最直观的机器学习算法之一​​，核心思想就是​一个样本的类别由其最近的K个邻居决定。比如要判断新同学是“学霸”还是“学渣”，只需看他最常一起玩的K个朋友属于哪类。​​算距离​​：计算测试样本与所有训练样本的距离（常用欧氏距离📏）；​​找邻居​​：选取距离最小的K个样本；​​数票数​​：统计K个邻居中各类别的数量；​​做决策​​：将测试样本归为​​票数最多​​的类别（分类）或邻居的​​平均值​​（回归）💡。
《机器学习》（周志华）第一章 绪论
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06-07 890
其所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生“模型”(model)的算法，即“学习算法”(learning algorithm)。分类中又可分为二分类与多分类任务，二分类顾名思义，只需分2类，一般分别称为“正类”与“反类”，且一般正类用“1”表示，反类用“0”表示。信息，计算机需要自行寻找特征，将这些数据分为几个簇，然后将陌生的数据分到计算机自己划分的几个簇中的过程。信息，计算机通过学习这些训练数据，将未出现在训练样本中的陌生的数据分到已有的类别中的过程。一批关于某种事物的数据的集合称为一个。
基于 TensorFlow 2 的 WGAN来生成表格数据、数值数据和序列数据。 WGAN生成对抗网络。代码仅供参考
QQ67658008的博客
06-05 638
摘要：本文介绍如何配置Python环境并实现基于TensorFlow 2的WGAN模型用于生成表格/数值/序列数据。环境配置需安装tensorflow、numpy等库。代码包含四个核心部分：1) 数据加载与标准化预处理；2) 构建带梯度惩罚的WGAN模型，包括生成器、判别器网络和Wasserstein损失函数；3) 训练过程实现，采用随机采样和梯度惩罚机制；4) 提供数据生成接口。该模板支持自定义数据维度和类型，用户需替换数据路径并调整网络参数以适应具体任务，注意代码需根据实际数据特征修改输入输出维度。
缺失值处理matlab
01-16
### 处理缺失值的方法 在 MATLAB 中，处理数据中的缺失值是一个常见的需求。MATLAB 提供了几种方法来识别、填充和删除缺失值。 对于数值型数组或表格中的缺失值，可以使用 `ismissing` 函数来检测缺失值的位置[^1]： ```matlab TF = ismissing(A); ``` 为了替换这些缺失值，`fillmissing` 是一个非常有用的函数。可以根据不同的策略进行填补，比如线性插值、前向填充等: ```matlab B = fillmissing(A, 'linear'); C = fillmissing(A, 'previous'); D = fillmissing(A, 'next'); E = fillmissing(A, 'nearest'); F = fillmissing(A, 'constant', 0); % 使用常量值替代 G = fillmissing(A, 'movmean', 5); % 移动平均窗口大小为5 H = fillmissing(A, 'movmedian', 5);% 移动中位数窗口大小为5 I = fillmissing(T, 'constant', {'NA'}, 'DataVariables', {'VarName'}); J = fillmissing(T, method, 'MissingLocation', loc); K = fillmissing(___,'SamplePoints',P); L = fillmissing(___,method,dim); M = fillmissing(___,Name=Value); ``` 如果希望移除含有任何缺失值的行，则可采用 `rmmissing` 方法操作矩阵或表结构的数据集: ```matlab A2 = rmmissing(A); T2 = rmmissing(T); [b,i] = rmmissing(x); ``` 当面对时间序列数据时，还可以利用专门的时间序列对象来进行更复杂的缺失值管理。例如，在 timetable 对象里可以直接调用上述提到的一些功能，并且支持基于时间间隔的操作方式。 除了内置工具外，用户也可以编写自定义逻辑来满足特定场景下的需求，如通过机器学习模型预测可能存在的真实值作为补充方案之一。
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