資料預處理 缺失值處理

資料中的缺失值是個非常棘手的問題，有很多文獻都致力於解決這個問題。資料缺失的含義是：假設有

n n

個樣本，每個樣本20個特徵。但在一些樣本中出於某種原因某個特徵無效，則就構不成乙個完整的樣本。對於這樣的問題，有些情況下是不能直接將其拋棄的，對其進行挽救就是缺失值處理

（1）使用可用特徵的均值來填補缺失值

（2）使用特殊值來填補缺失值，如0

（3）忽略有缺失值的樣本（可刪除的情況下）

（4）使用相似樣本的均值填補缺失值

（5）使用另外的機器學習演算法**缺失值

（1）直接將該條資料刪除

（2）使用logistic回歸進行資料標籤**

資料預處理之缺失值處理

刪除法 刪除小部分樣本，在樣本量大時 刪除部分所佔比例小於5 時 可以使用 插補法 均值插補 分為定距型 插入均值 和非定距型 眾數或者中值 回歸插補 線性和非線性回歸 極大似然估計mle 正態分佈為例 極大似然原理的直觀想法我們用下面例子說明，在 權力的遊戲 中有個場景，老徒利死的時候，屍體放在穿...

pandas資料預處理 缺失值

缺失值的分類 按照資料缺失機制可分為 不可忽略的缺失 non ignorable missing nim 或非隨機缺失 not missing at random,nmar,or,missing not at random,mnar 如果不完全變數中資料的缺失既依賴於完全變數又依賴於不完全變數本身,...

資料預處理 缺失值分析與處理

資料的缺失主要包括記錄的缺失和記錄中某個字段資訊的缺失，兩者都會造成分析結果的不準確。資訊暫時無法獲取，或者獲取資訊的代價太大 有些資訊被遺漏或者被忽略，資料理解出錯等問題導致缺失值產生 資料採集裝置故障 儲存介質故障 傳輸 故障等非人為原因導致 屬性值不存在，某些情況下缺失值並不意味著資料有錯誤，...