先尝试删除有缺失项的数据,然后训练模型,先把baseline做出来; 然后会依次尝试:特殊值填充,(特殊)平均值填充和最近邻法。 1. 不处理 补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值,不一定完全符合客观事实,在对不完备信息进行补齐处理的同时,我们或多或少地改变了原始的信息系统。 对空值不正确的填充往往将新的噪声引...
方法一,删除缺失值。 最直接的处理缺失值的方法就是将包含缺失值的数据行或列直接删除。这样做的好处是简单直接,不会对数据进行任何修改。但是,删除缺失值的方法也会带来一些问题,比如可能会丢失大量的数据,导致分析结果不够准确。因此,在使用这种方法时,需要根据具体情况权衡利弊。 方法二,填充缺失值。 另一种常见...
只看缺失数量并不是很直观,可以用缺失数量missNum比数据总量data.shape[0]得到缺失比值missRate,这样更加直观地看出缺失值相对数量,便于后续选择合适的缺失值处理。 按照缺失率排序显示 代码: 代码语言:javascript 复制 >>>miss_analy=missing[missing.missRate>0].sort_values(by='missRate',ascending=False)>>>mi...
逻辑回归:处理缺失值 已完成100 XP 5 分钟 现在,我们需要解决缺失值。 首先,让我们看看哪些列的值缺失了一半以上: Python # Missing valuesdf.isnull().sum()>(len(df)/2) 输出为: Output PassengerId False Survived False Pclass False Gender False Age False SibSp False Parch False Fare F...
删除法指的是直接将含有缺失值的观测样本删除。这种方法的优点是简单直接,不需要对缺失值进行任何处理,但缺点是可能会丢失大量的有效信息,导致数据的准确性和完整性受到影响。 其次,是填补法。填补法是指用一定的规则或算法将缺失值替换为其他数值。常用的填补方法包括用均值、中位数、众数填补数值型变量的缺失值,用...
处理缺失值的四种方法:1、简单删除法适合于缺失值样本比较少的情况下,如果有过多的缺失值,则不适合使用该方法,因为该方法是用减少历史数据的方法来换取数据的完备性,这样会造成资源的极大浪费,因为其丢弃了大量隐藏在这些对象上的信息,在样本数量本来就很少的数据集中删除少量对象将严重影响数据集的客观性和结果的...
删除法是最简单的缺失值处理方法之一,它的原理是直接将含有缺失值的数据行或列删除。这种方法的优点是简单、快捷,但缺点是可能会导致数据量减少,从而影响分析结果的准确性。因此,在使用删除法时需要谨慎考虑,尽量选择对整体影响较小的数据进行删除。 填补法是指用一定的数值(如均值、中位数、众数等)替代缺失值。这...
缺失值预测 使用深度学习库-Datawig进行插补 ❝使用的数据是来自Kaggle的泰坦尼克号数据集:https://www.kaggle.com/c/titanic ❞ 代码语言:javascript 复制 data=pd.read_csv("train.csv")msno.matrix(data) 删除缺少值的行: 可以通过删除具有空值的行或列来处理缺少的值。如果列中有超过一半的行为null,则可...
先说一个原则性问题，处理缺失值最好的方式是什么？答案是：没有最好的方式。或者说，最好的方式只有一个，预防缺失，尽量不要缺失。听起来像开玩笑，但这是真理。任何的填补技术都是有问题的，就像有人说的，所有的统计方法都是错误的，任何的统计方法都是有条件的，在适当条件下，结论可能比较可信，否则就是...