从经典到深度学习的数据补全

最新推荐文章于 2024-07-25 23:56:17 发布
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#机器学习

本文探讨了数据补全的方法，从传统的填充方式如平均值、中位数，到使用随机森林，再到深度学习的GAIN（Generative Adversarial Networks for Imputation of Missing Values）。GAIN利用生成器和判别器的对抗过程来填补缺失数据，尤其在医疗数据等领域有广泛应用。通过优化目标和算法流程，GAIN能够生成接近真实数据分布的补全值。

数据补全方法


实际中运用机器学习方法完成各种任务时，常常遇到数据缺失的问题 ，如果某特征缺失的样本占总数极大，我们可能就直接舍弃了；因为如果作为特征加入的话，可能反倒带入噪音，影响最后的结果，但是一般情况下我们会去寻找各种数据补全的方法来完善数据，提高模型效果。

数据分析

拿到数据的第一手肯定要看看具体情况，发现缺失再决定要去填充，那么我们拿到一个数据要怎么去看它的状况呢。首先可以用pandas自带的一些方法去看
比如用df.describe()就可以看到一些平均值、方差基础数学属性。
在这里插入图片描述
然后我们是要关注数据缺失与否的状况，data.isnull()可以判断为不为空，所以加上一个求每列空值综合再排序就可以得到特征缺失情况。（默认的排序是从小到大）
在这里插入图片描述
然后我们可以依次把这些这些缺失特征当作标签去进行填充啦。(记得把没有缺失的特征去掉)
但是我们不局限于这种简陋的分析，给大家安利一个特别好用的工具包 pandas-profiling.只需要几行简单的调用就可以生成一个分析报告展示。

from pandas_profiling import ProfileReport
profile = ProfileReport(df, title="Pandas Profiling Report")
profile.to_file("your_report.html")

内容十分丰富，不仅可以看到一个属性值的最大最小，平均等多种信息。
在这里插入图片描述
还可以看到特征之间各种相关性评估

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