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
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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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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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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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
# - 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
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
空值填充算法 &n
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2024-07-09 22:17:42
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# 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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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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# 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
“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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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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```mermaid
gantt
title R语言右侧值填补缺失值实现流程
section 整体流程
准备数据 :a1, 2022-10-01, 1d
填补缺失值 :a2, after a1, 2d
输出结果 :a3, after a2, 1d
```
在R语言中，填补缺失值是数据处理中常见的操作，有时候我们需要对缺失值进
原创
2024-04-23 05:27:05
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# 使用随机森林填补缺失值的指南
在数据分析和机器学习中，缺失值是一个常见的问题。缺失值的存在可能会影响模型的性能，因此我们需要采取一些策略来处理这些缺失值。随机森林是一种强大的机器学习算法，通常用于分类和回归问题，我们可以利用它来填补数据中的缺失值。本篇文章将会教会你如何使用Python中的随机森林来填补缺失值。
## 整体流程
我们将通过以下步骤实现随机森林填补缺失值。这些步骤概述在下表
# 如何使用R语言填补缺失值
在数据分析的过程中，我们经常会遇到数据中存在缺失值的情况。处理缺失值是数据清洗的一个重要步骤，而R语言提供了多种方法来填补缺失值。本文将介绍如何使用R语言来处理缺失值，并通过一个具体的示例来演示。
## 示例问题描述
假设我们有一份包含了学生姓名、年龄、成绩和缺失值的数据集，我们希望填补缺失值并进行数据分析。具体数据如下：
| 学生姓名 | 年龄 | 成绩 |
原创
2024-05-02 03:22:27
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#导入需要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor , RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_va
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2024-04-23 12:38:04
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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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使用随机森林回归来填补缺失值1.导包先导入一些需要的包import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.impute import SimpleImputer#用于填补缺少的类
from sklea
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2024-03-25 21:16:04
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