缺失值处理

eg0u9174 2023-01-13 01:53:09

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缺失值处理	缺失值处理

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Sanmu_mumu 2021-10-28

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老师，下届判断那个不是 df['Price'] < Q1 - 1.5 IQR嘛。。。

Sanmu_mumu 2021-10-28

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@Sanmu_mumu 哦~我着急了留言了

eg0u9174 2021-10-28

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@Sanmu_mumu <p>同学你好，你是什么问题，具体那一节课程的。</p> <p> </p>

本文介绍了数值缺失机制，如完全随机缺失、条件随机缺失和非随机缺失，并详细探讨了缺失值处理的各种方法，包括删除法、均值插补、近似替代、模型预测等。

本文详细介绍了XGBoost如何在训练和预测时处理缺失值。XGBoost允许用户指定缺失值的表示，并在模型初始化时通过missing参数设定。在训练过程中，对于含有缺失值的特征，XGBoost会先忽略这些值进行分裂点选择，然后根据分裂后的信息增益决定缺失值归属。在预测时，如果特征无缺失值，缺失值则默认分配到左侧子节点。通过代码示例展示了XGBoost子树的可视化，帮助理解其处理缺失值的机制。

本文介绍了数据预处理中的缺失值处理，包括为何填充缺失值、单变量与多变量填充方法（如均值、中位数、众数、Imputer和KNN）以及填充的意义。Scikit-Learn提供了多种处理缺失值的工具，如SimpleImputer和KNNImputer。

本文探讨了数据缺失的原因、机制和类型，强调了缺失值处理的必要性，介绍了各种处理方法，包括删除、填充和不处理，讨论了各自的优缺点。在填充方法中，详细阐述了均值填充、回归、KNN、期望值最大化等，并提到不处理缺失值时可以使用贝叶斯网络和人工神经网络。

本文介绍如何使用Python的pandas库处理数据集中的缺失值。主要包括缺失值的检测方法如isna()和notna()，以及处理策略如删除(dropna)、填充(fillna)和插补(interpolate)缺失值。通过具体实例演示了每种方法的应用。

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