Imputer进行缺失值处理

最新推荐文章于 2025-05-10 09:49:56 发布
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分类专栏： python
博客介绍了使用sklearn库中的Imputer处理缺失值。可将每列属性的缺失值替换为中位数，还提及了strategy参数有'mean'、'median'、'most_frequent'等取值，以及axis和copy等参数的默认值。

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from sklearn.preprocessing import Imputer

imputer=Imputer(strategy='median') #将每列属性的缺失值替换为中位数

strategy:  'mean'(默认的)， ‘median’中位数，‘most_frequent’出现频率最大的数

axis:  0(默认)， 1copy: True(默认)，  False

imputer.fit_transform(data_train)
slearn 缺失值处理器： Imputer
墨流觞的博客
09-24 1万+
class sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True) 参数： missing_values: integer or “NaN”, optional (default=”NaN”) strategy : string, optional (de...
数据预处理：缺失值处理
Java/Python大数据随笔
01-29 1611
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。
缺失值填充imputer fillna dropna
qq_45531594的博客
10-04 394
python缺失值与异常值处理_python 缺失值处理的方法（Imputation）
weixin_39608748的博客
11-23 663
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，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺...
Pyspark特征工程--Imputer
weixin_46408961的博客
03-09 588
Imputer class pyspark.ml.feature.Imputer(strategy=‘mean’, missingValue=nan, inputCols=None, outputCols=None) 用于完成缺失值的插补估计器，使用缺失值所在列的平均值或中值。 输入列应该是 DoubleType 或 FloatType。 目前 Imputer 不支持分类特征，并且可能为分类特征创建不正确的值。 请注意，均值/中值(mean/median)是在过滤掉缺失值后计算的，输入列中的所有 Null
sklearn.preprocessing.Imputer
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每天进步一点点2017
07-12 2万+
填补缺失值：sklearn.preprocessing.Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’, axis=0, verbose=0, copy=True) 主要参数说明： missing_values：缺失值，可以为整数或NaN(缺失值numpy.nan用字符串‘NaN’表示)，默认为NaN strategy：替换策略，字符串，默认用
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09-19
### Python 缺失值处理的方法（Imputation） 在数据分析与机器学习领域中，缺失值处理是一项重要的预处理步骤。缺失值的存在可能导致模型训练结果偏差甚至无法进行计算。Python 提供了多种工具和技术来处理缺失值，...
Random_Forest_Imputer:使用随机森林自动估算缺失值
05-15
在处理缺失值时，我们可以构建一个随机森林模型，训练其对完整数据进行学习，然后使用该模型来预测那些含有缺失值的数据点。 首先，我们需要理解为什么数据中会出现缺失值。这可能是因为记录错误、测量设备故障或...
Python中数据清洗中的缺失值处理
最新发布
shejizuopin的博客
05-10 995
缺失值检测三板斧：统计函数+可视化工具+模式分析填充方法选择矩阵：数据类型×缺失比例×业务需求高级插补技术：KNN/多重插补/模型预测的适用场景质量保障体系：从处理到验证的完整闭环建立配置化清洗流程（如YAML定义处理规则）开发自动化测试用例（覆盖缺失值场景）记录清洗日志（包含处理方法和参数）通过系统性应用这些技术，可显著提升数据质量，为后续的建模工作奠定坚实基础。
Python sklearn学习之缺失值插补
洪城浪子的博客
08-02 1万+
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sklearn库中找不到Imputer包问题
weixin_45609519的博客
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很久没法博客了，可能自己也变懒了，正好最近在看一本大神推荐的书，准备写写笔记，把自己不会的，解决了的记录下来。文中的中文全部来自作者蹩脚的翻译，还望理解 书名叫《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & Tensorflow》，我用的是东南大学的影印版，封面大概是这个样子（图片来自京东） 第一章主要是讲了机器学习的基础知识，主要的几个分类（
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kepengs的博客
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作者：Jason Brownlee翻译：吴振东校对：冯羽本文约4500字，建议阅读10分钟本文以病马数据集为例，帮助你了解在机器学习领域如何利用统计策略来处理缺失值，对代码进行了较为详...
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6.标签特征二元化 处理分类变量还有另一种方法，不需要通过OneHotEncoder，我们可以用LabelBinarizer。 这是一个阈值与分类变量组合的方法。 In [1]: from sklearn import datasets as d iris = d.load_iris() target = iris.target How to do it... 导入La
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