缺失值填充是数据预处理最基本的步骤,一般能想到的是固定值填充(均值等统计学方法).根据与本列有相关关系的列函数表示来填充.这次我用的是em算法进行填充,具体原理后续补充. 主要记录一下步骤: 工具栏:分析 菜单 ---->  缺失值分析------>弹出来的对话框:左边是表格中的变量:中间对应定量变量和分类变量.如果要填充的是 连续值,则将要填充的列名通过点击向右的箭头将该列名放入‘定量变量’框中,可以同时把所有要填充的列名都放进去:如果要填充的是分类值,则同样的方法,通过箭头放入‘分类变量’…

本例将会展示对确实值进行填充能比简单的对样例中缺失值进行简单的丢弃能获得更好的结果.填充不一定能提升预测精度,所以请通过交叉验证进行检验.有时删除有缺失值的记录或使用标记符号会更有效. 缺失值可以被替换为均值,中值,或使用strategy超参数最高频值.中值是对于具有可以主宰的高强度值数据是有较好鲁棒性的评估期(注:可以住在结果的高强度值一个更用用的名字是---长尾). 脚本输出: 整个数据集得分 = 0.56 不包含有缺失值的记录的得分 = 0.48 经过缺失值填充之后的得分 = 0.57 在…

spss进行判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解 1．Discriminant Analysis判别分析主对话框 如图 1-1 所示 图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框 (1)选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量), 按上面的一个向右的箭头按钮,使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中. 此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮,按该按钮屏幕显示一…

python数据预处理之缺失值简单处理:https://blog.csdn.net/Amy_mm/article/details/79799629 该博客总结比较详细,感谢博主. 我们在进行模型训练时,不可避免的会遇到某些特征出现空值的情况,下面整理了几种填充空值的方法 1. 用固定值填充 对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99 data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-9…

定义好模型 xxx.php 定义好数据生成的规则 database/factories/XxxlFactory.php 写入生成数据的代码,控制好生成的数据数目,对生成后的数据做出修改 database/seeds/XxxTableSeeder.php 注册 (对于模型中隐藏 $hidden 的字段,需要使用 makeVisible() 方法来暂时停止 hidden, 放置写入数据库时出错)…

1. 两个常用的函数 1.1 np.nonzero() np.nonzero()函数返回数组中不为False(0)的元素对应的索引 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)) >>(array([0, 1, 3, 4], dtype=int64),) #返回数组中不为0元素的索引数组 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)[0]) >>[0 1 3 4 5 7] #这里要注…

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------…

Pandas使用这些函数处理缺失值: isnull和notnull:检测是否是空值,可用于df和series dropna:丢弃.删除缺失值 axis : 删除行还是列,{0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 how : 如果等于any则任何值为空都删除,如果等于all则所有值都为空才删除 inplace : 如果为True则修改当前df,否则返回新的df fillna:填充空值 value:用于填充的值,可以是单个值,或者字典(key是列名,valu…

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit…

关于缺失值(missing value)的处理 在sklearn的preprocessing包中包含了对数据集中缺失值的处理,主要是应用Imputer类进行处理. 首先需要说明的是,numpy的数组中可以使用np.nan/np.NaN(Not A Number)来代替缺失值,对于数组中是否存在nan可以使用np.isnan()来判定. 使用type(np.nan)或者type(np.NaN)可以发现改值其实属于float类型,代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 >>> type(…