2017年10月26日
第四章数据预处理
摘要： 4.1数据清洗 4.1.1缺失值处理 1.缺失值处理方法：删除记录、数据插补、不处理 2.常用的插补方法： 均值/中位数/众数插补：用该属性取值的平均数/中位数/众数进行插补 使用固定值：将缺失值的属性用一个常量替换。 最近临插补：在记录中找到与缺失值最接近的样本的该属性值插补 回归方法：对带有缺失 阅读全文
posted @ 2017-10-26 17:46 做梦当财神 阅读(2239) 评论(0) 推荐(0)