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Python - Comment prétraiter les données pour de grandes zones de valeurs nulles ?

Pour les valeurs manquantes, il existe essentiellement des méthodes telles que la suppression, le remplissage et la reconstruction de variables, mais comment les opérations spécifiques sont-elles effectuées ? Par exemple, lorsque vous ne connaissez pas la signification de chaque champ :

1. Comment déterminer que le champ n'a rien à voir avec le modèle et quelle proportion de valeurs manquantes peut être supprimée avant de pouvoir être supprimée ?

2. Quand la valeur manquante est-elle considérée comme un statut utile ?

3. Quand le remplissage des données est-il requis ?

迷茫迷茫2712 Il y a quelques jours649

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  • 淡淡烟草味

    淡淡烟草味2017-05-18 10:54:09

    Il existe encore de nombreuses méthodes.
    J'ai trouvé quelques liens, ci-joints, qui devraient vous être utiles.

    Certaines fonctionnalités de l'ensemble d'entraînement contiennent des valeurs manquantes. Comment les gérer
    Comment déterminer si les valeurs manquantes sont manquantes de manière aléatoire ?

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  • 世界只因有你

    世界只因有你2017-05-18 10:54:09

    Veuillez me dire comment l'utiliser.

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