2019年8月19日 问答题1：缺失值数据预处理有哪些方法？ 处理缺失值的方法如下：删除记录，数据填补和不处理。主要以数据填补为主。 1 删除记录：该种方法在样本数据量十分大且确实值不多的情况下非常有效。 2 数据填补：插补大体有替换缺失值，拟合缺失值，虚拟变量等操作。替换是通过数据中非缺失数据的相似性来填补，其中的核心思想是发现相同群体的共同特征，拟合是通过其他特征建模来填补，虚拟变量是衍生的新
“归罪的概念既诱人又危险”（RJA Little＆DB Rubin） 我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失值。首先，要了解没有好的方法来处理缺失的数据。我根据问题的类型遇到了不同的数据插补解决方案 - 时间序列分析，ML，回归等，很难提供一般解决方案。在这篇博客中，我试图总结最常用的方法并尝试找到结构解决方案。插补与删除数据在跳转到数据插补方法之前，我们必须了解数据丢
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2024-09-07 21:00:41
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数据预处理.1缺失值处理删除法 删除小部分样本，在样本量大时（删除部分所占比例小于5%时）可以使用插补法 —均值插补：分为定距型（插入均值）和非定距型（众数或者中值） —回归插补：线性和非线性回归 —极大似然估计MLE（正态分布为例）极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明，在《权力的游戏》中有个场景，老徒利死的时候，尸体放在穿上，需要弓箭手在岸边发射火箭引燃。但是当时的艾德慕·徒利公爵射
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2024-06-03 16:32:55
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回归方程填补缺失值的操作方法(附python代码)\n1. 背景描述：\n数据清洗过程中经常会遇到异常值和缺失值等问题，有时候，会把异常值看作缺失值来处理。一般的缺失值处理方法包括：删除、统计值充填（均值、中位数等）、回归方程预测充填等。\n使用直接删除这种方法简单易行，但缺点是，在记录数据较少的情况下，会造成样本量的进一步减少，可能会改变响应变量的原有分布，造成分析结果不准确。因此，将异常值视为
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2024-04-21 13:32:17
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KNN案例1 train_test_split，StratifiedKFold和KFold的比较2 np.shuffle的作用3 KNeighborsClassifier参数详解4 手写数字识别5 鸢尾花分类6 参数筛选7 工资预测 1 train_test_split，StratifiedKFold和KFold的比较 train_test_split是按指定比例划分原数据集，默认测试集占0.2
来源 | R友舍简介缺失值是一个实际数据处理中常见的问题。其缺失机制大致可以分为完全随机缺失（MCAR），非随机缺失（MNAR）缺失的例子说明：假设一个数据集有3个变量 X1 , X2 , Y ,假设 X1 , X2 是完全变量, Y存在缺失值，那么当 Y 以0.5概率缺失，为MCAR当 X1<0 或者当 Y<0 , Y 发生缺失，为MNAR对于完全随机缺失，直接剔除一般不会带来偏误，
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2023-07-11 14:02:48
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Python 是弱类型语言，其最明显的特征是在使用变量时，无需为其指定具体的数据类型。这会导致一种情况，即同一变量可能会被先后赋值不同的类对象，例如：class CLanguage:
defsay(self):
print("赋值的是 CLanguage 类的实例对象")
class CPython:
defsay(self):
print("赋值的是 CPython 类的实例对象"
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2024-09-03 16:56:18
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利用随机森林填补缺失值介绍利用随机森林填补缺失值 介绍说到缺失值，我想各位在进行数据分析之前或多或少都是会遇到的。在做有关机器学习的项目的时候，出题人都是会给你一个好几万好几十万的数据，可能会出现很多的缺失值。填补缺失值的方法其实有很多，利用pandas自带的fillnan,replace方法，使用sklearn.impute的SimpleImputer等都是可以填补的，在这里主要是介绍使用随机森
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2023-10-23 08:23:09
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通过使用Kettle工具，创建一个转换fill_missing_value，并添加“文本文件输入”控件、“过滤记录”控件、“空操作（什么也不做）”控件、“替换NULL值”控件、“合并记录”控件、“字段选择”控件以及Hop跳连接线。双击“文本文件输入”控件，进入“文本文件输入”配置界面。单击【浏览】按钮，选择要去除缺失值的文件people_survey.txt；单击【增加】按钮，将要去除缺失值的文件
文章目录随机森林回归填补缺失值导入需要的库导入数据集随机森林回归填补缺失值我们从现实中收集的数据，几乎不可
原创
2022-08-12 10:51:36
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我们以2022年全国服务外包大赛的A03题目作为示例代码演示缺失值填补过程。 问题的主要任务时找出商品的销量异常和价格异常，提供4个月的商品信息数据，共1700万余条，4个月的店铺信息数据，共60万余条，强调时间复杂度空间复杂度、异常值识别率和准确率。我们用店铺分析辅助商品的异常，以提高可信度和准确率。但是店铺主要业务中存在较多缺失，对之后衍生变量计算有较大影响。 店铺部分数据链接：h
空值填充算法 &n
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2024-07-09 22:17:42
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# - 依赖库：matplotlib、numpy、pandas、sklearn
# - 程序输入：ad_performance.txt
# - 程序输出：打印输出不同聚类类别的信息
# 程序
# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt # 图形库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.clus
# Python多重填补法填补缺失值
在数据分析和机器学习中，常常会遇到缺失值的问题。缺失值指的是数据集中某些变量的部分观测值缺失或未记录的情况。缺失值的存在会影响数据的完整性和准确性，因此我们需要采取合适的方法对缺失值进行填补。Python提供了多种方法来填补缺失值，其中一种常用的方法是多重填补法。
## 多重填补法简介
多重填补法（Multiple Imputation）是一种基于模型的
原创
2023-12-31 06:23:03
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# Python 向前填补缺失值
## 简介
在数据处理中，经常会遇到数据中存在缺失值的情况，而缺失值会对数据分析和模型构建产生影响。如果数据集中的某些特征存在缺失值，我们可以使用不同的方法进行处理，其中一种方法是向前填补缺失值。
本文将介绍使用Python向前填补缺失值的方法，并提供详细的步骤和代码示例。
## 步骤概览
以下是向前填补缺失值的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --
原创
2023-09-20 11:08:34
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随机森林填补缺失值具体讲述下面利用图片理解随机森林填补缺失值（这个最后的标签是我随意填上去的） 上面的数据前面的7列是特征矩阵，最后的一列是标签。 这个图片中所展示的要进行5次填补（因为有5列有缺失值，填补缺失值的顺序是按每一个列内缺失值数量由少到多的顺序，缺失值越少，对特征的正确率的要求就越低），接下来就对第一次填补进行讲述，其它的可以用这个类推。 在除去没有缺失值的列之后，我们第一次要填补的缺
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2024-03-17 00:37:17
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在数据分析中，我们会经常遇到缺失值问题。一般的缺失值的处理方法有删除法和填补法。通过删除法，我们可以删除缺失数据的样本或者变量。而缺失值填补法又可分为单变量填补法和多变量填补法，其中单变量填补法又可分为随机填补法、中位数/中值填补法、回归填补法等。本文简单介绍一下如何在R语言中利用mice包对缺失值进行回归填补。假设原始数据只有两列P（压力）和T（温度），具体数据如下：orig_data <
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2023-06-21 10:38:12
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在清洗数据的阶段，我们面对缺失值有三种方式1：直接将少量具有缺失值的样本删除。2：将大量缺失值的特征删除。3：
原创
2022-12-14 16:23:00
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# Python 中位数填补缺失值
在数据分析中，缺失值是一个常见的问题，而处理缺失值是提高数据质量的重要一步。填补缺失值的方法有很多种，其中使用中位数填补缺失值是一种较为常用的方法。中位数对于异常值的鲁棒性使得它在许多数据中尤其有效。在这篇文章中，我们将探讨如何在Python中使用中位数填补缺失值，并提供一个代码示例。
## 什么是中位数？
中位数是数值数据中的一个统计量，将一组数据按升序
24-缺失数据① 缺失数据产生的原因:1.机器断电、设备故障导致某个测量值发生了丢失2.测量根本没有发生，例如在做调查问卷时，某些问题没有回答，或者某些问题是无效的回答等。②基本概念与表示R中NA代表缺失值，即not available(不可用)NA不一定是0 , 0与NA是完全不同的概念1+NA还是NA ，NA==0 输出NA（无法判断是TRUE或者FALSE）a<-c(NA
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2024-05-18 20:54:28
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