KNN Imputer (K-Nearest Neighbors Imputer)是一种处理数据集中缺失数据的方法: 它基于k近邻算法。对于每个缺失值的样本,它找到K个最相似的完整样本。然后使用这些邻居的值来估计和填充缺失的数据。输入值通常是相邻值的平均值或中值。当丢失的数据不是随机的并且依赖于其他特征时,它特别有用。 KNN Imputer比mean或m...
简介:[Python] 数据预处理(缺失值、异常值、重复值) [相关方法参数说明、代码示例、相关概念](二) (2)使用 drop() 方法删除指定列: # 包的导入import pandas as pd# 读取数据data = pd.read_excel('../../监测点C逐小时污染物浓度与气象实测数据.xlsx')# 删除指定列re = data.drop('湿度(%)', ax...
简介:[Python] 数据预处理(缺失值、异常值、重复值) [相关方法参数说明、代码示例、相关概念](三) 1.2.3 使用平均值填补缺失值 调用fillna() 方法,使用每列的平均值对数据表中对应列的缺失值进行填补。 mean(): 获取调用该方法的数据集的一行或一列的平均值。 axis:轴向,默认 axis=0 计算每列的算数平均数...
接下来,在第3节中,我们将详细介绍MSL数据集预处理过程中的第一部分步骤,并给出相关代码示例。随后,在第4节中,我们将进一步探讨预处理过程中的第二部分步骤,同样提供相应的代码示例。最后,在第5节中,我们将进行总结,并探讨进一步研究方向。 1.3 目的: 本文的目的是为读者提供一个全面且易于理解的MSL数据集预处理...
泰坦尼克幸存者数据预处理 基于泰坦尼克幸存者数据集进行的分析,是个经典的数据分析案例。它也是很多数据建模和分析竞赛平台上的人门题目,很有代表意义。 数据集简介 我们首先简单回顾一下泰坦尼克号事件: 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,船上共有2224名乘客和乘务人员,最终有1502人遇难。 沉船...
数据预处理预处理管道泄漏的 10 种隐秘方式在我教授机器学习的经验中,学生经常会遇到同样的问题:“我的模型表现很好——准确率超过 90%!但是当我将其提交给隐藏数据集进行测试时,它现在不那么好了。哪里出了问题?”这种情况几乎总是指向数据泄漏。当测试数据中的信息...
文章首先强调了数据清洗的重要性,解释了处理缺失值、去除重复数据、处理异常值、数据类型转换、标准化和归一化等关键步骤的必要性。接着,文章展示了多种方法和代码示例,如使用 `pandas` 库删除、填充和插值缺失值,去除重复数据,处理异常值,进行数据类型转换,标准化和归一化数据。文章还涵盖了特征工程的概念,包括特征...
LOF是一种通过测量数据点相对于其邻居的局部偏差来识别异常值的算法。LOF将一个点的局部密度与其相邻点的局部密度进行比较,从而识别出密度明显低于相邻点的样本。 以下是多元离群分析的代码示例: from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor def detect_outliers_lof(data, n_neighbors=20): ...
LOF是一种通过测量数据点相对于其邻居的局部偏差来识别异常值的算法。LOF将一个点的局部密度与其相邻点的局部密度进行比较,从而识别出密度明显低于相邻点的样本。 以下是多元离群分析的代码示例: from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor def detect_outliers_lof(data, n_neighbors=20):lof = LocalOutlier...
LOF是一种通过测量数据点相对于其邻居的局部偏差来识别异常值的算法。LOF将一个点的局部密度与其相邻点的局部密度进行比较,从而识别出密度明显低于相邻点的样本。 以下是多元离群分析的代码示例: from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor def detect_outliers_lof(data, n_neighbors=20): ...