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>

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...

决策树（decision tree）（四）——缺失值处理 ** 注：本博客为周志华老师《机器学习》读书笔记，博客以西瓜书为基础写成。 2019年4月13日更新：1、订正了大家评论中的一个笔误。2、增加测试样本中属性有缺失值该如何处理。决策树系列博客：决策树（decision tree）（一）构造决策树方法决策树（decision tree）（二）剪枝决策树（decisi...

数据清洗之缺失值——R语言 缺失值处理步骤： 1）识别缺失数据； 2）检查导致数据缺失的原因； 3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值缺失值数据的分类： 1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（MAR）。 3）非随机缺失：若缺失数据不属于MCAR或MAR，则数据为非随机缺失（NMAR）识别缺失数据的数目、分布和模式有两个目

在大多数的数据分析应用中，经常会遇到缺失值，常见的缺失值处理方式有过滤和填充。在 Python 中，pandas 使用浮点值 NaN 表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时 Python 内置 None 值也会被当作缺失值。在处理缺失值之前，首先要判断缺失值是否存在，然后再对缺失值进行删除、填充或者不处理的操作。判断缺失值的函数在 pandas 中判断缺失值的函数如下。1) isnull() 函数...

决策树缺失值处理和剪枝缺失值处理剪枝 缺失值处理 原始数据为：我们开始计算第一个分叉点是用哪个特征？我们对ID3算法进行修正。包含缺失值属性样本的信息增益 = p * (不包含缺失值属性样本的信息增益)。由于前面对计算过程以及比较熟悉，所以我们只在第一次分叉中计算色泽这个属性的信息增益。 Gain(all_data) = p * (Gain(not_missing_data)) Gain(no...

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