python 缺失值处理的方法（Imputation） 上传者：qqarmor37980 2022-02-12 09:12:55上传 PDF文件 80.20 KB 热度 13次 由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的性能特别差。因此，虽然该方法很简单，但是它十分不可靠。可以用回归、使用贝叶斯形式化的基于推理的工具或决策树归纳确定。例如，利用数据集中其他顾客的属性，可以构造一颗决策树来预测income的缺失值。该类也兼容不同的缺失值编码。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 发表评论 qqarmor37980 资源：5104 粉丝：1 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
