在scikit-learn机器学习中处理缺失值

在scikit-learn中可以有缺失值吗?它们应该如何表示?我找不到任何相关的文档说明。


回答:

scikit-learn不支持缺失值。之前在邮件列表中讨论过这个问题,但没有尝试编写处理它们的代码。

无论你做什么,不要使用NaN来编码缺失值,因为许多算法拒绝处理包含NaN的样本。

上述回答已经过时;scikit-learn的最新版本中有一个名为Imputer的类,可以进行简单、按特征的缺失值填补。你可以将包含NaN的数组输入其中,这些NaN将被替换为相应特征的均值、中位数或众数。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注