Sklearn 机器学习 缺失值处理 使用最频繁的值填充缺失值

最新推荐文章于 2025-06-13 16:48:52 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 机器学习中如何用最频繁值填充缺失值？【实战讲解】

在数据科学与机器学习中，数据预处理是一项至关重要的步骤。现实世界中的数据往往并不完美，缺失值是我们最常遇到的问题之一。如果处理不当，不仅会影响模型性能，甚至可能导致程序报错。

本篇文章将深入介绍如何使用 sklearn 中的工具，通过最频繁的值填充缺失值，并结合实战代码演示其具体使用方式。

📌 一、为什么选择“最频繁的值”来填充？

使用最频繁值（mode）填充缺失值，尤其适用于类别型特征（categorical features）：<

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在 Scikit-learn 中，如何使用常量填充法处理缺失值。
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一文搞懂机器学习中的缺失值处理（超详细）
yj8023xx的博客
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缺失值处理 数据缺失的原因 缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失，比如数据存储的失败，存储器损坏，机械故障导致某段时间数据未能收集（对于定时数据采集而言）。人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失，比如，在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案，或者回答的问题是无效的，数据录入人员失误漏录了数据 数据缺失的类型 将数据集中不含缺失值的变量称为 完全变量 ，数据集中含有缺失值的变量称为 不完全变量 完全随机缺
Sklearn 机器学习 缺失值处理 获取填充失值的统计值
Kant2048的博客
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使用Scikit-learn处理缺失值的多种方法及提取填充统计信息的技巧。
机器学习sklearn----用随机森林来填充缺失值
weixin_43776305的博客
05-23 6094
文章目录概述导入需要的库 概述 我们在现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往会有一些缺失值，面对缺失值，很多人先择的方法是直接将包含缺失值的样本删除，，这是一种有效的方法，但是有时候填补缺失值比之际丢弃样本有更好的效果。即使我们其实并不知道缺失值的真实样貌。在sklearn中，我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松的将均值、中值或者其他常用的数值填补到缺失值中。在这个案例中我们将用均值，0，和随机森林来填补缺失值，并验证四种情况下的拟合情况，找出对使用数据集来说最
机器学习缺失值处理方法
things_use的博客
11-15 968
机器学习中的模型训练只是其中的一个步骤，有好的的数据才能得到好的模型。但是在现实情况下，数据往往是存在一些缺失值的，怎么取处理这些缺失值，使数据表现更完美也是一个特别重要的步骤。 缺失值处理方法综述 缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。缺失值的产生的原因多种多样，主要分为机械原因和人为原因。...
机器学习中处理缺失值的9种方法
deephub
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数据科学就是关于数据的。它是任何数据科学或机器学习项目的关键。在大多数情况下，当我们从不同的资源收集数据或从某处下载数据时，几乎有95%的可能性我们的数据中包含缺失的值。我们不能对包含缺失值的数据进行分析或训练机器学习模型。这就是为什么我们90%的时间都花在数据预处理上的主要原因。我们可以使用许多技术来处理丢失的数据。在这个文章中，我将分享处理数据缺失的9种方法，但首先让我们看看为什么会出现数据缺失以及有多少类型的数据缺失。 不同类型的缺失值 缺失的值主要有三种类型。 完全随机缺失(MCAR):当数据为.
机器学习——数据清洗之处理缺失值
2301_77444219的博客
07-19 2369
接下来，它查找每列中缺失值的数量，并对这些数量进行排序，从缺失值最少的列开始处理。处理数据集中的缺失值是数据清洗的重要组成部分，缺失值的存在会影响数据分析和机器学习模型的准确性和性能。类似，但处理的是测试数据和标签。它同样接收数据和标签，执行相同的合并、索引重置和缺失值删除步骤，然后返回处理后的测试特征数据和测试标签数据。此函数首先分别将训练数据和测试数据与各自的标签数据合并，然后根据不同的 '矿物类型' 类别分割训练数据和测试数据。最终，它会将所有处理过的数据段合并，并返回处理后的特征数据和标签数据。
机器学习-缺失值与异常值处理（含数据集及说明）
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另一种方法是填充缺失值，可以通过平均值、中位数或众数等统计方法来填充。更高级的方法包括使用预测模型对缺失值进行预测填充。在选择处理方法时，需要综合考虑数据的特征和缺失值的数量。 异常值的处理方式也多种...
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- 除了拉格朗日插值，还有多种处理缺失值的技术，包括均值、中位数填充（适合处理异常值），回归分析，以及基于机器学习模型的预测（如决策树、随机森林等）。 7. **数据预处理**： - 在进行缺失值处理之前，必须...
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dsbss的博客
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