作者|Sadrach Pierre, Ph.D. 编译|VK 来源|Towards Data Science 对于数据科学家来
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2020-09-16 20:33:00
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数据清洗之缺失值处理–拉格朗日插值法、牛顿插值法在数据数据分析的工作中，数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。1、缺失值处理 处理缺失值的方法可以分为3类：删除记录，数据插补和不处理，其中常用的数据插补方法右以下几种。插补方法方法描述均值/中位数/众数插补根据属性值的类型，用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补使用固
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2024-05-15 02:10:33
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在一个坐标系中有一些散点，大致图像如下从图中很明显的可以看出，这些散点近似的符合直线方程 y = w * x + b这时候如果再给定一个x，需要你求出对应的y值，那么这就是线性回归的预测问题 (*1)求解这些问题，首先我们需要知道这个直线方程的参数w、b所对应的值(*2)，然后就能轻而易举的计算出y的值了这里，我们把x看作是input(输入)，
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2024-05-13 15:38:40
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标称型特征编码(Encoding categorical feature)有些情况下，某些特征的取值不是连续的数值，而是离散的标称变量（categorical）。比如一个人的特征描述可能是下面的或几种：features ['male', 'female'], ['from Europe', 'from US', 'from Asia'], ['use Firefox', 'use Chorme',
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2024-07-31 16:52:58
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1、随机森林模型怎么处理异常值?随机森林是已故统计学家Leo Breiman提出的，和gradient boosted tree—样，它的基模型是决策树。在介绍RF时，Breiman就提出两种解决缺失值的方法 (Random forests - classification description):方法1(快速简单但效果差)：把数值型变量(numerical variables)中的缺
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2024-05-10 18:59:04
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为什么需要处理缺失值呢？训练数据集中缺少的数据可以减少模型的拟合，或者可能导致模型偏差，因为没有正确地分析变量的行为和关系，可能导致错误的预测或分类。Data_Exploration_2_11.png注意上图中缺失值：在左侧的情况下，没有处理缺失值， 男性打板球的机会高于女性。 另一方面，如果看看第二个表，其中显示了处理缺失值后的数据（基于性别），我们可以看到女性与男性相比有较高的打板球的机会。为
随机森林填充缺失值 前言： 任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续性标签y的值，之所以能实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种关系，实际上特征和标签是可以相互转化的，比如说用地区，环境，附近学校数量预测房价的问题，我们既可以用地区，环境，附近学校数量的数据来预测房价，也可以反过来，用环境，附近学校数量和房价来预测地区，而回归填补缺失值，正式利用了这种情况。非常使用与一个
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2023-10-11 10:53:37
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这是上学期由于课程需要，需要用编程来解决求出关于高等数学概率论与数理统计中的期望问题。所以当时我就选了在生活中实际应用最广泛最常见的离散型随机变量的期望（超市抽奖问题），现在整理一下记录。数学期望来源：在17世纪，有一个赌徒向法国著名数学家帕斯卡挑战，给他出了一道题目：甲乙两个人赌博，他们两人获胜的机率相等，比赛规则是先胜三局者为赢家，一共进行五局，赢家可以获得100法郎的奖励。当比赛进行到第四局
1.当缺失数据的样本很小时，可以采用直接丢弃。2. 用均值，众数等填充。3.不做处理，把缺失值当成单独一维。由于调查、编码和录入误差，数据中可能存在一些无效值和缺失值，需要给予适当的处理。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。 估算(estimation)。最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已
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2023-05-30 09:20:20
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文章目录1、导库2、以波士顿数据集为例，导入完整的数据集并探索3、为完整数据集制造缺失值4、使用0和均值填补缺失值5、使用随机森林填补缺失值6、对填补好的数据进行建模7、用所得结果画出条形图 我们从现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往都会有一些缺失值。面对缺失值，很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除，这是一种有效的方法，但是有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好，即便我们其实
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2024-03-06 11:10:50
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任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续型标签y的过程，之所以能够实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种联系。实际上，标签和特征是可以相互转换的，比如说，在一个“用地区，环境，附近学校数量”预测“房价”的问题中，我们既可以用“地区”，“环境”，“附近学校数量”的数据来预测“房价”，也可以反过来，用“环境”，“附近学校数量”和“房价”来预测“地区”。而回归填补缺失值，正是利
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2024-03-20 13:19:16
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# 使用随机森林预测填补缺失值
在数据分析和机器学习中，缺失值是一个常见的问题。缺失值的存在可能导致模型性能下降，同时也加大了数据处理的复杂性。为了有效地填补这些缺失值，随机森林（Random Forest）是一个非常强大的工具。本文将介绍如何使用随机森林来预测和填补数据中的缺失值，并提供具体的代码示例。
## 什么是随机森林？
随机森林是一种集成学习方法，它利用多个决策树的组合来提高模型的
Matlab/Simulink 使用 MPC Controller 仿真时出现控制输出一直为0,或出现“Error evaluating ‘InitFcn’ callback of Adaptive MPC block”报错时，可参考如下解决方法在simulink中建立一个最简单的MPC控制器，被控对象是一个简单的传递函数。 这里仿真模型中的模型预测控制器模块MPC Controller来自模型预
# 使用R语言回归预测填充缺失值
在数据分析和机器学习中，缺失值是一个常见的问题。数据中的缺失值可能是由于记录错误、传感器故障、用户不完整填写表单或者其他原因造成的。处理缺失值的一种常见方法是使用回归模型来预测缺失值。本文将介绍如何使用R语言中的回归模型来填充缺失值，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备一组数据，其中包含一些缺失值。我们可以使用R中的内置数据集`m
原创
2023-12-27 06:12:35
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导入完整的数据集并探索
以波士顿数据集为例
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.impute import SimpleImputer #用来填补缺失值的类
from sklearn.e
在实际应用中对于数据进行分析的时候，经常能看见缺失值，下面来介绍一下如何利用pandas来处理缺失值。常见的缺失值处理方式有，过滤、填充。缺失值的判断pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset
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2023-10-10 07:04:19
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为什么要处理缺失值这一段完全是废话了。含有缺失数据的样本，你要么删了，要了就填充上什么值。删了就会损失一部分的样本信息，填充要是填充的不合适，会给样本增加噪音。所以这就是一个选择的问题：选择删除还是填充；选择填充方式处理缺失值的8种方法这里先说一下，我总结了自己在竞赛中的操作，以及一些大佬的处理方法，建议处理缺失值的方法是：先尝试删除有缺失项的数据，然后训练模型，先把baseline做出来；然后会
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2023-11-26 13:56:10
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研究背景介绍当电影产业逐渐成为重资本时，基于历史数据预测电影的热度及其商业潜力已成为利用机器学习模型进行数据分析领域的热门研究课题。 我们使用 IMBD 数据集训练了三种监督机器学习模型（随机森林、朴素贝叶斯模型和支持向量回归）来预测电影的受欢迎程度。 本研究有两个成果：（1）随机森林模型的准确率最高； (2)演员阵容中奥斯卡奖得主的数量与电影的受欢迎程度呈正相关。本文中只介绍随机森林方法。特征选
很多时候数据集不完整，需要补充数据，本文总结一下处理缺失值的一般方法：1，填02，绝对均值（各个特征分别计算）3，条件均值（如果能够估算相应特征的概率密度函数）4，根据K近邻数据的均值填补5，丢掉。（大数据集适用）6，如果能够估算概率密度函数，可根据概率密度函数随机生成数字进行填补。这里需要估算概率密度函数的统计特性参数。可根据EM算法来估算（EM算法会另文介绍）。7，多重填补。使用多个方法6的参
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2023-11-12 10:08:40
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1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3
4 # 加载数据
5 data = pd.read_excel("../day07/qs.xlsx")
6 # print("data: \n", data)
7 print("data的列索引: \n", data.columns)
8 print("data的数据类型: \n
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2023-11-28 12:16:53
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