手机网站不收录,网站页面架构怎么写,广州市网站建设品牌,网站建设分几步二、数据预处理——缺失值处理 点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟#xff01; 机器学习和数据挖掘中所使用的数据#xff0c;永远不可能是完美的。很多特征#xff0c;对于分析和建模来说意义非凡#xff0c;但对于实际收集数据的人却不是如此#xff0c;因此数据挖…二、数据预处理——缺失值处理 点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟 机器学习和数据挖掘中所使用的数据永远不可能是完美的。很多特征对于分析和建模来说意义非凡但对于实际收集数据的人却不是如此因此数据挖掘之中常常会有重要的字段缺失值很多但又不能舍弃字段的情况。因此数据预处理中非常重要的一项就是处理缺失值。 在这里我们使用从泰坦尼克号提取出来的数据这个数据有三个特征一个数值型两个字符型标签也是字符型。从这里开始我们就使用这个数据给大家作为例子让大家慢慢熟悉sklearn中数据预处理的各种方式。
impute.SimpleImputer 在讲解随机森林的案例时我们用这个类和随机森林回归填补了缺失值对比了不同的缺失值填补方式对数据的影响。这个类是专门用来填补缺失值的。它包括四个重要参数
