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解決方法
為巴彥淖爾等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作服務(wù)，及巴彥淖爾網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)解決方案。主營業(yè)務(wù)為網(wǎng)站建設(shè)、成都做網(wǎng)站、巴彥淖爾網(wǎng)站設(shè)計(jì)，以傳統(tǒng)方式定制建設(shè)網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務(wù)，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務(wù)。我們深信只要達(dá)到每一位用戶的要求，就會得到認(rèn)可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠(yuǎn)！
1、忽視元組。
缺少類別標(biāo)簽時，通常這樣做(假設(shè)挖掘任務(wù)與分類有關(guān))，除非元組有多個屬性缺失值，否則該方法不太有效。當(dāng)個屬性缺值的百分比變化很大時，其性能特別差。
2、人工填寫缺失值。
一般來說，這種方法需要很長時間，當(dāng)數(shù)據(jù)集大且缺少很多值時，這種方法可能無法實(shí)現(xiàn)。
3、使用全局常量填充缺失值。
將缺失的屬性值用同一常數(shù)(如Unknown或負(fù))替換。如果缺失值都是用unknown替換的話，挖掘程序可能會認(rèn)為形成有趣的概念。因?yàn)橛型瑯拥膬r值unknown。因此，這種方法很簡單，但不可靠。
4、使用與給定元組相同類型的所有樣本的屬性平均值。
5、使用最可能的值填充缺失值。
可以通過回歸、使用貝葉斯形式化的基于推理的工具和決策樹的總結(jié)來決定。
實(shí)例
import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer ###1.使用均值填充缺失值 imp = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imp.fit([[1, 2], [np.nan, 3], [7, 6]]) X = [[np.nan, 2], [6, np.nan], [7, 6]] print(imp.transform(X)) [[4. 2. ] [6. 3.66666667] [7. 6. ]]
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