【数据分析】缺失值处理

1. 均值填充: 对于++数值型++ 的特征,采用该特征在已有数据中的++平均值或中位数++来填充缺失值。

2. 众数填充: 对于++类别型++ 的特征,采用该特征在已有数据中++出现频率最高的类别++来填充缺失值。

**3. 插值法:**通过已有的数据,推算出缺失值,常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。

** 4. 预测模型填充:**采用其他特征的信息,通过建立模型来预测缺失值,常用的模型包括KNN、决策树、随机森林等。

**5. 删除法:**对于缺失值比例较小的数据,可以考虑删除缺失值较多的行或列。

** 6. 中位数:**若数据呈偏态分布。

相关推荐
A尘埃14 小时前
保险公司车险理赔欺诈检测(随机森林)
算法·随机森林·机器学习
2501_9436953317 小时前
高职大数据技术专业,怎么参与开源数据分析项目积累经验?
大数据·数据分析·开源
小瑞瑞acd18 小时前
【小瑞瑞精讲】卷积神经网络(CNN):从入门到精通,计算机如何“看”懂世界?
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习
民乐团扒谱机19 小时前
【微实验】机器学习之集成学习 GBDT和XGBoost 附 matlab仿真代码 复制即可运行
人工智能·机器学习·matlab·集成学习·xgboost·gbdt·梯度提升树
Σίσυφος190019 小时前
PCL法向量估计 之 RANSAC 平面估计法向量
算法·机器学习·平面
实时数据19 小时前
一手资料结合大数据分析挖掘海量信息中的价值了解用户真实需求 实现精准营销
数据挖掘·数据分析
龙腾AI白云19 小时前
面向开放世界的具身智能泛化能力探索
数据挖掘
rcc862820 小时前
AI应用核心技能:从入门到精通的实战指南
人工智能·机器学习
霖大侠20 小时前
【无标题】
人工智能·深度学习·机器学习
B站_计算机毕业设计之家20 小时前
猫眼电影数据可视化与智能分析平台 | Python Flask框架 Echarts 推荐算法 爬虫 大数据 毕业设计源码
python·机器学习·信息可视化·flask·毕业设计·echarts·推荐算法