处理缺失值有两种主要方法:删除缺失数据或进行数据插补。虽然删除法简单直接,但它通过减少历史数据来换取数据的完整性,这可能导致资源浪费,尤其在数据集本身就有限的情况下,删除记录可能会直接影响分析结果的客观性和准确性。常用的插值方法包括: 均值/中位数/众数插补——用平均值、中位数或众数来填补缺失值。 固定...
🔍线性插值法,简单来说,就是利用已知数据点来估算未知数据点的值。具体来说,当数据中存在缺失时,我们可以通过已知的数据点来画一条直线,然后通过这条直线来估算缺失值。📈图形理解:想象一下,你有一条线段连接两个已知的数据点,然后在这条线段上找到一个未知的数据点。线性插值法就是通过这条线段来估算这个未...
函数插值法 利用其他已知的点,构建合适的插值函数,这就是插值法。比如对于一维的数据,至少知道缺失值前后两个样本点时,可以采用线性插值,知道附近多个样本点时,则可以考虑拉格朗日插值法和牛顿插值法,基于这些多项式函数,以求解得到的函数值近似替代未知点。还有些带有学科领域特色的方法也是类似的,如空间统计学当中的克...
KNN插值法是一种常用的缺失数据处理方法,它基于K-最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法,通过找到与缺失数据点最近的K个邻居来估计缺失值。以下是KNN插值法处理缺失数据的详细步骤和示例代码: 1. 理解KNN插值法的基本原理 KNN插值法的基本思想是:对于数据集中的每个缺失值,根据某种距离度量(如欧氏距离)找到与其最近...
缺失数据处理-插值法 在数据挖掘中,原始海量的数据中存在着大量不完整、不一致、有异常、偏离点的数据。这些问题数据轻则影响数据挖掘执行效率,重则影响执行结果。因此数据预处理工作必不可少,而其中常见工作的就是数据集的缺失值处理。 数据缺失值处理可分两类。一类是删除缺失数据,一类是进行数据插补。前者比较简单...
删除法: 简单,但是容易造成数据的大量丢失 how = "any" 只要有缺失值就删除 how = "all" 只删除全行为缺失值的行 axis = 1 丢弃有缺失值的列(一般不会这么做,这样会删掉一个特征), 默认值为:0 """# 添加 测试数据data_file = os.path.join('.','data','house_tiny.csv')""" ...
缺失值插补一般使用在建模过程当中，由于很多模型无法处理NaN,我们如果不对一些字段进行插补，很可能要删除过多数据；所以我们采用插补的方式尽可能的保留数据集的信息，而缺点就是带入了“人造数据”。插补的关键在于：尽量在不破坏数据原始分布的情况下保留信息。所以，插补是当数据量不足的时候采用的，如果是数据量...
缺失数据会导致数据分析的结果不准确,因此需要采取相应的方法来处理缺失数据。本文将介绍一种常用的缺失数据处理方法——knn插值法。 knn插值法是一种基于k最近邻算法的插值方法,它通过找到与缺失值最相似的k个样本,利用这k个样本的观测值来预测缺失值。knn插值法的基本思想是假设相似的样本在特征空间中具有相似的...
k近邻算法是一种常用的分类和回归算法,它通过计算样本之间的距离,找出与待预测样本最近的k个样本,然后根据这k个样本的特征值进行预测或插值。在缺失数据处理中,knn插值法通过找出与缺失值样本最近的k个样本,利用这k个样本的特征值来估计缺失值,从而实现缺失数据的填补。 三、knn插值法的步骤 knn插值法的处理步骤如...
其核心思想是通过构造一个多项式函数,使得多项式函数经过指定的数据点,并且在这些点上的值与给定的数据点相等。拉格朗日插值法非常灵活,可以用于处理包括缺失数据在内的各种情况。 本文将详细介绍拉格朗日插值法的原理和步骤,并探讨其在缺失数据处理中的应用。文章将按照以下顺序进行阐述: 1.拉格朗日插值法原理简介 2....