方法一:用一个样本统计量的值代替缺失值。最典型的做法就是 使用该变量的样本平均值代替缺失值。 方法二:用—个统计模型计算出来的值去代替缺失值。常使用的 模型有回归模型、判别模型等,不过这得用专业数据分析软件才行。 方法三:将有缺失值的记录删除,不过可能会导致样本量的减少。 方法四:将有缺失值的记录保...
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...
最简单直接的方法就是删除包含缺失值的观测样本或整个缺失值较多的特征。这种方法适用于数据集较大、缺失值比例较小的情况,可以避免对原始数据造成较大的扭曲。但是,如果删除的样本或特征对于数据分析任务具有重要意义,将会导致丢失关键信息。 2.插补法: 插补法是指根据已有观测样本的信息来估计缺失值。插补法包括均值...
我们可以选择一个常量值来替代缺失值。如果我们只给 fillna 函数一个常量值,它将用该值替换数据框中的所有缺失值。 更合理的方法是为不同的列确定单独的常量值。 我们可以将它们写入字典并将其传递给 values 参数。 item 列中的缺失值替换为 1014,而 measure 1 列中的缺失值替换为 0。 6. 填充聚合值 另一...
试题来源: 解析 答:第一,如果数据中的缺失值的比重不大,在3%-5%之间,可以考虑删除那些含有缺失值的受访者; 第二,如果指数有多个指标,可以考虑用已有的数据平均值来代替缺失值; 第三,在大样本和指标较多的情况下,还可以用随机方法给缺失值赋值。反馈 收藏 ...
百度试题 结果1 题目缺失值的处理方法有哪些?〔 〕 A. 用平均值填充 B. 忽略缺失记录 C. 以任意数据填充 D. 用默认值填充 相关知识点: 试题来源: 解析 正确答案: ABD 反馈 收藏
在前面处理缺失值的方法中,我们没有利用包含缺失值的变量与其他变量的相关性优势。使用其他没有空值的特征可以用来预测丢失的值。 回归或分类模型可用于根据具有缺失值的特征的性质(分类或连续)来预测缺失值。 代码语言:javascript 复制 这里'Age'列包含缺少的值,因此为了预测空值,数据的拆分将是,y_train:数据[“Age...
value参数也允许传入字典格式,键为要填充的特征名,值为要填充的缺失值。 代码语言:javascript 复制 values={'A':4,'B':3,'C':4}data.fillna(value=values) 填充之后结果如下: fillna()方法固然简单,但前提是含有缺失值的特征比较少,如果很多的话,代码就会很冗杂,客观性也比较差。
解析 A,B,C 无论是什么方法收集到的资料,都会出现资料缺失的情况,因此需要对缺失值做出一定的处理:(1)缺失值比重在3%～5%之间可以考虑删除缺失值;(2)如果指数有多个指标可以考虑用已有数据的平均值来代替缺失值;(3)在大样本和指标较多的情况下用随机方法给缺失值赋值。答案为ABC。
即直接删除含有缺失值的样本,有时最为简单有效,但前提是缺失数据的比例较少,且缺失数据是随机出现的,这样删除缺失数据后对分析结果影响不大。 1. 向量删除缺失值 x<-c(1,2,3,NA,5) mean(x) #默认不忽略NA值或NaN值,注意与NULL的区别 [1] NA ...