缺失值的处理方法

最新推荐文章于 2025-01-10 03:44:12 发布
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（1）缺失量较少，用填充方法

（2）缺失量很大，丢弃该字段

（3）缺失量适中，可以作为一个新的类型

数据缺失值的4种处理方法
an05423833476591的博客
09-22 1万+
一、缺失值产生的原因 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...
数据分析中缺失值的处理方法
weixin_33991418的博客
03-27 7195
1、缺失值的分类 按照数据缺失机制可分为： (1)完全随机缺失(missing completely at random, MCAR) 所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关. (2)随机缺失(missing at random, MAR) 假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的...
缺失值的处理
hennessy_han的专栏
03-30 2364
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
缺失值处理方法
weixin_49319116的博客
03-07 4709
缺失值填充
数据缺失值处理方法
weixin_43523754的博客
11-14 1219
机器学习缺失值处理方法 转自T_Cage
基于机器学习的纵向缺失值处理方法在体育科学研究中的应用——以运动对大学生执行控制影响的纵向研究为例.pdf
09-24
基于机器学习的纵向缺失值处理方法在体育科学研究中的应用 本文中，我们讨论了基于机器学习的纵向缺失值处理方法在体育科学研究中的应用，以运动对大学生执行控制影响的纵向研究为例。我们首先介绍了纵向实验研究中...
缺失值处理-基于随机森林算法的缺失值处理方法
04-17
下载了我的程序，那么在分分钟就可以解决你的缺失值处理问题。 自从我学会了随机森林填补缺失值的方法，妈妈打我再也不疼了，导儿夸我越来越懂数据了 正经人： 1.代码基于python实现，模块是sklearn 2.可用于含被...
3000字详解四种常用的缺失值处理方法
最新发布
2401_89192289的博客
01-10 834
当预测一个特征时，其余特征的缺失值都需要用0暂时填补，每当预测完一列特征，就用预测出的结果代替原数据集对应的特征，然后预测下一特征，直至最后一个含有缺失值的特征，此时特征矩阵中应该没有需要利用0填补的缺失值了，表示数据集已经完整。删除虽说是一个可行的方式，但肯定是不能随便删除的，比如一个样本中仅有一个特征的值缺失，这样的情况下填充取得的效果一定会优于删除，所以在删除缺失值时，我们需要一个衡量的标准。fillna()方法固然简单，但前提是含有缺失值的特征比较少，如果很多的话，代码就会很冗杂，客观性也比较差。
简单了解Pandas缺失值处理方法
09-18
综上所述，Pandas提供了多种灵活的缺失值处理方法，包括检查缺失值、删除含有缺失值的行或列、替换缺失值等。掌握这些方法可以有效地帮助我们在数据分析工作中处理含有缺失值的情况。而忽略SSL证书验证的错误只是在...
缺失值的处理方法大总结
weixin_41638083的博客
10-16 1万+
目录一.缺失的原因二.数据缺失的类型三.缺失值的处理方法1. 删除dropna(）缺点2.填补替换缺失值均值填充热卡填补K均值拟合缺失值回归预测极大似然估计多重插补随即森林虚拟变量3.不处理四.总结五.参考资料 一.缺失的原因 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，主要分这几个原因： 无...
决策树缺失值处理
01-07
决策树 1.决策树缺失值处理 1.1对于训练模型，训练数据部分样本的部分特征值缺失的情况下，做法是：把该数据按比例分成三份数据。可以算出该特征的信息增益。 1.2对于预测数据，C4.5中采用的方法是：测试样本在该属性值上有缺失值，那么就同时探查（计算）所有分支，然后算每个类别的概率，取概率最大的类别赋值给该样本。 1.3测试样本属性也有缺失值那要怎么办？ 有论文里讨论过： 2.决策树应用的案例： import csv from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn import preprocessing
matalab缺失值处理：插值补充
02-11
当数据中存在缺失值时：比较科学的方法是做插值填补的方法，代码思路：从excel中导入数据，然后用matalab插值拟合，最终输入直接在excel表中修改。炒鸡简单实用 快捷，当然你也可以导入数据库文件，看个人需求！！欢迎
缺失值处理方法和思路的总结
weixin_56938151的博客
03-04 9842
缺失值的处理方法和思路的总结
缺失值处理的三种方法
热门推荐
ningyanggege的博客
03-12 6万+
缺失值处理的三种方法：直接使用含有缺失值的特征；删除含有缺失值的特征（该方法在包含缺失值的属性含有大量缺失值而仅仅包含极少量有效值时是有效的）；缺失值补全。 常见的缺失值补全方法：均值插补、同类均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、极大似然估计、压缩感知和矩阵补全。 （1）均值插补 如果样本属性的距离是可度量的，则使用该属性有效值的平均值来插补缺失的值； 如果的距离是不可度量的，则...
【机器学习】缺失值的处理方法总结
wzk4869的博客
01-21 4617
【机器学习】缺失值的处理方法总结
5种较为简单的缺失值处理方法
leroylee7的博客
11-26 3288
如果你调查的数据发现有缺失（这几乎是不可避免的），首先建议先做一些分析，比如这些缺失数据和全部数据在性别、年龄等一些指标上有无差异（但愿是没有差异的）。 如果差别不大，那还勉强说的过去，如果差别较大，那就麻烦了。审稿人肯定会说，为什么全部数据中男性占50%，而缺失数据中男性占70%？这是不是说明缺失的主要是男性，那会不会影响你的主要研究结局？等等之类的。当然，理论上，你需要证明在所有的因素中差别都不大，但这一点很难，实际中，很多人都是大概看看在一些主要的基线资料中差别不大就算是心里安慰了。 先说
处理缺失值
kylin_learn的博客
06-26 491
df.isnull()#是缺失值返回True，否则范围Falsedf.isnull().sum()#返回每列包含的缺失值的个数df.dropna()#直接删除含有缺失值的行df.dropna(axis = 1)#直接删除含有缺失值的列df.dropna(how = 'all')#只删除全是缺失值的行df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4个缺失值的行df.dropna(subset...
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