2020年12月29日
数据预处理 第4篇：数据预处理（sklearn 插补缺失值）
摘要： 由于各种原因，现实世界中的许多数据集都包含缺失值，通常把缺失值编码为空白，NaN或其他占位符。但是，此类数据集与scikit-learn估计器不兼容，这是因为scikit-learn的估计器假定数组中的所有值都是数字，并且都存在有价值的含义。如果必须使用不完整数据集，那么处理缺失数据的基本策略是丢弃 阅读全文
posted @ 2020-12-29 10:26 悦光阴 阅读(2489) 评论(0) 推荐(0) 编辑