指定值、规律填充数据

DerekLiv 2023-01-13 02:55:16

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混合内容快速规律填充

该代码使用 XGBoost 算法来填补数据中的缺失值，并通过网格搜索（Grid Search）对 XGBoost 模型的超参数进行优化，以提高预测精度。读取数据：从指定的 CSV 文件中读取数据，并查找所有包含缺失值的列。参数优化设置：定义一组超参数的可能取值范围，供后续的网格搜索使用。这些超参数包括：：树的数量（即弱学习器的数量）。：学习率，控制每次更新的步长大小。max_depth：树的最大深度，控制模型的复杂度。逐列填补缺失值。

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在人工智能和机器学习中，数据预处理是关键环节，尤其是处理缺失值。本项目专注于使用插值法填补缺失值，并标记填充位置以保障数据完整性和模型可解释性。插值技术包括线性插值、最近邻插值、多项式插值和样条插值等，它们根据数据的不同特性选用。通过Python的 pandas 库实现插值，并创建新列来标记填充位置，进而提升数据处理和机...

比如，你有一个销售额列和销售量列，想要计算总销售额，只需在第一个总销售额单元格中输入公式“=销售额*销售量”，然后选中该单元格的右下角，拖动到其他单元格，Excel会自动根据相对位置计算每个单元格的总销售额。比如，如果你要填充一列从1到10的数字，只需在第一个单元格中输入1，然后选中该单元格的右下角，拖动到第十个单元格，Excel会自动填充序列。比如，你要填充一个日期序列，只需在第一个日期单元格中输入一个日期，然后选中该单元格的右下角，拖动到其他单元格，Excel会自动填充日期序列。

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种基于梯度提升的机器学习算法，由 Tianqi Chen 在 2016 年提出。相比其他梯度提升算法，XGBoost 在速度和性能上有显著的提升。XGBoost 是一种集成学习方法，通过组合多个弱学习器（通常是决策树）来构建一个强大的预测模型。

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