缺失值处理

最新推荐文章于 2025-04-18 11:51:57 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 缺失值 非随机缺失 随机缺失
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当某一列数据的缺失值超过了达到了50%,可能这列数据会被简单粗暴的删掉弃用。

其实，应该可以再分析一下是随机缺失还是与其他变量相关，如：

（1）随时间的增加数据越来越完整。

（2）在女性中比较完整，男性中缺失严重

这两种情况该要怎么处理最合适呢？

 

数据分析之缺失值处理
Python技术博文
11-11 1438
数据质量分析数据质量分析是数据预处理的前提，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。包括：1）缺失值2）异常值3）不一致的值4）重复数据及含有特殊符号（如#，￥，*等）的数据。本文只介绍缺失值处理：缺失值处理1）删除删除法是指将缺失值所在的观测行删除（前提是缺失行的比例非常低，如...
评分模型的缺失值
许卉的博客
06-24 5465
公式模型必须处理缺失值 构建评分模型过程中，建模属于流程性的过程，耗时不多，耗费大量精力的点在于缺失值的填充。缺失值填充的合理性直接决定了评分模型的成败。模型按照形式可划分为公式模型与算法模型，不同形式的模型对缺失值的宽容程度不同。 公式模型必须处理缺...
缺失值处理知识点整理
大锅八十小锅四十
02-12 2544
来源《Python数据分析与数据化运营》 批注1： （丢弃）不宜采用的场景： （1）数据集总体中存在大量的数据记录不完整情况且比例较大，例如超过10%，删除这些带有缺失值的记录意味着将会损失过多有用信息。 （2）带有缺失值的数据记录大量存在着明显的数据分布规律或特征，例如带有缺失值的数据记录的label主要集中于某一类或者某积累，如果删除会导致对应的数据样本丢失大量特征信息，导致模型过...
特征工程缺失值处理的 8 种方法
最新发布
2501_91697515的博客
04-18 663
缺失将永远存在于我们的生活中。没有最好的方法来处理它们，但我们可以通过应用准确合理的方法来降低它们的影响。我们已经介绍了8种不同的处理缺失值的方法，使用哪一个取决于数据和任务。
处理缺失值
haozhepeng的专栏
07-14 1253
处理缺失值主要有以下几种方法： 1.当某个变量或者某个样本中缺失值占比过大时，那么我们可以认为这一变量或者样本没有意义，可以直接删除。 2.用平均值、中值、分位数、众数、随机值等替代。效果一般，因为等于人为增加了噪声。 3.用其他变量做预测模型来算出缺失变量。效果比方法2略好。有一个根本缺陷，如果其他变量和缺失变量无关，则预测的结果无意义。如果预测结果相当准确，则又说明这个变量是没必要加入建...
数据清洗中的缺失值处理
weixin_47055729的博客
11-29 2373
无论是机器学习、数据挖掘、数据分析，对数据的处理都是至关重要的一步，数据预处理做的好，往往让我们的数据分析有事半功倍的效果，其中正确处理缺失值更是重中之重。 造成数据缺失的原因 信息暂时无法获取。网购退货数量及评价不及时。 获取信息所需要的代价太大 信息统计时被遗漏 系统实时性要求较高 数据确实的类型 完全随机缺失（MCAR）指的是数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量，不影响样本的无偏性。如家庭地址缺失 随机缺失(MAR)指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖
如何处理数据集中的缺失数据
Diobld的博客
03-02 1853
先观察各项特征分布情况 import pandas as pd features = [ "Sex","Age","SibSp", "Parch","Fare"] X = pd.get_dummies(train_data[features]) X.info() 1、缺失值较多的特征处理 一般抛弃该特征，否则会带来噪声，对预测数据结果造成影响。 2、缺失值较少的特征处理 其余的特征缺失值都在10%以内，我们可以采取很多的方式来处理，如下： 方法1：把NaN直接作为一个特征，假设用0..
缺失值处理：拉格朗日插值法.pdf
05-06
- 在进行缺失值处理之前，必须对数据进行质量检查和清洗，确保数据的完整性和准确性。 - 根据数据的特性（如离群值、非线性关系等）选择合适的处理方法。 总之，拉格朗日插值法是一种强大的工具，可用于估计数据...
缺失值处理：拉格朗日插值法
12-21
本文介绍通过拉格朗日插值法进行缺失值的填充： 先用一组简单的数据看一下拉格朗日插值法 from scipy.interpolate import lagrange import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline plt....
pandas 缺失值处理.md
09-01
主要介绍缺失值的定义、产生与处理，对缺失值做处理时的一些影响
Python实现简单的缺失值处理代码
01-06
一个完整的缺失值处理流程应该包括对缺失值的识别、分析其分布、选择合适的处理方法，以及对处理后的数据进行评估。例如，如果数据集比较庞大，删除含有缺失值的记录可能会对最终结果造成较大偏差，因此在这种情况下...
缺失值处理方法和思路的总结
weixin_56938151的博客
03-04 9355
缺失值的处理方法和思路的总结
用Python展示Excel中常用的操作
人生苦短， 还不用Python？
07-01 1601
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：刘早起 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 python免费学习资料点击即可领取 Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！ 数据读取 说明：读取本地Excel数据 Ex
缺失值处理，你真的会了吗？
吉姆0818
10-07 1941
缺失值处理是一个数据分析工作者永远避不开的话题，如何认识与理解缺失值，运用合适的方式处理缺失值，对模型的结果有很大的影响。本期Python数据分析实战学习中，我们将详细讨论数据缺失值分析与...
特征工程之缺失值处理
少年吉的博客
04-16 4857
文章目录缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化微信公众号：邯郸路220号子彬院 获取更多内容 缺失值处理 一般来说，未经处理的原始数据中通常会存在缺失值、离群值等，因此在建模训练之前需要处理好缺失值。 缺失值处理方法一般可分为：删除、统计值填充、统一值填充、前后向值填充、插值法填充、建模预测填充和具体分析7种方法。 直接删除 理论...
日常学习之：使用均值来填补缺失值的条件
qq_42902997的博客
03-14 7518
文章目录均值填补如何判断正态分布可视化观察卡方检验结论 均值填补 很多时候，我们的数据会存在缺失值的情况，如果数据量大的情况下我们通常会选择将缺失的数据删除，但是如果数据量比较小，我们则需要对缺失值进行填补 均值填补的方式是一种常用的方式，那么均值填补需要具备的条件是什么呢？ 缺失值的数量不能超过总数据的 1/10；如果缺失的数量过大，均值就会失准从而均值填补失效 数据要满足正态分布才能用均值进行填补 如何判断正态分布 可视化观察 import pandas as pd from scipy im
【数据处理_缺失值处理】
Silenceyezi的博客
03-21 3039
我们的数据样本中经常会出现缺失值的情况，那么在数据清洗的过程中，怎么处理缺失值？对于缺失值有三类处理方法： 删除 填充 不处理 1.删除   对于缺失情况很严重的变量（缺失比例0.8-0.9以上），一般采用直接删除的方法 2.填充 均值填充   数值型变量：     如果数据分布近似正态分布，可以使用均值     如果数据分布是偏态分布时，则使用中位数更合适   字符型变量：     众数填充 单独一类   对于数据中的空值有特殊含义的，可以单独归为一类数据 模型填充   将缺失变量作为目标
pandas对缺失值处理
04-21
下面是pandas对缺失值处理的几种常用方法： 1. 删除缺失值：可以使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。可以通过设置参数来控制删除的方式，例如`axis`参数指定删除行还是列，`how`参数指定删除方式（any表示...
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