Python机器学习-改写缺失值 - 书目录

Python机器学习-改写缺失值

改写缺失值

用移除法处理缺失值的缺点很明显,过于暴力,会丢掉很多数据信息。怎样保留那些非缺失值数据的同时处理缺失值呢?这就是插入法,用一个估计值来替代缺失值。最常用的是平均估计法,即用整个特征列的平均值代替这一列的缺失值。

使用sklearn中的Imputer类能很容易实现此方法:

先计算每一列的平均值,然后用相应列的平均值来替换NaN。如果将参数axis=0改为axis=1,则会计算每个样本的所有特种的平均值。参数strategy的其他取值包括median和most_frequent。most_frequent对于处理分类数据类型的缺失值很有用。

results matching “

    No results matching “

    133940

     

    转载链接:https://ljalphabeta.gitbooks.io/python-/content/imputing.html