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  • 在进行数据分析之前,我们往往需要对数据进行预处理,而最重要一部分就是怎么处理哪些缺失的数据。 通常的方法有四种: 删除这些缺失的数据。 用最高频数来补充缺失数据。 通过变量的相关关系来填充缺失值。 ...

    在进行数据分析之前,我们往往需要对数据进行预处理,而最重要一部分就是怎么处理哪些缺失的数据。

    通常的方法有四种:

    1. 删除这些缺失的数据。
    2. 用最高频数来补充缺失数据。
    3. 通过变量的相关关系来填充缺失值。
    4. 通过案例之间的相似性来填充缺失值。

    下面通过R语言对上面4种方法进行说明(algae数据来源:http://www.dcc.fc.up.pt/~ltorgo/DataMiningWithR/extraFiles.html)

    #方法一:删除这些缺失的数据。
    algae[!complete.cases(algae),];#显示所有含有缺失数据的行
    nrow(algae[!complete.cases(algae),]);#行数ncol():列数
    algae<-na.omit(algae);#删除缺失数据的行。
    data(algae);
    manyNAs(algae,0.3);#得到缺失值个数大于列数30%的行标。
    apply(algae,1,function(x)sum(is.na(x)));#统计每行中含有缺失数据的个数。
    apply(algae,2,function(x)sum(is.na(x)));#统计每列中含有缺失数据的个数。
    algae<-algae[-c(62,199),];#删除含有较多缺失数据的行。
    #方法二:用最高频数来补充缺失数据
    data(algae);
    algae[48,"mxPH"]<-mean(algae$mxPH,na.rm=T);#使用平均值(正态分布)补充缺失的数据。
    algae[is.na(algae$Cl),"Cl"]<-median(algae$Cl,na.rm=T);#使用中位数补充这一列中所有缺失的数据
    #方法三:通过变量的相关关系来填充缺失值
    #1、使用函数cor()来获取变量之间的相关值矩阵。
    cor(algae[,4:18],use="complete.obs");
    symnum(cor(algae[,4:18],use="complete.obs"));
    #2、通过得到的关联矩阵,得到哪些变量之间有较强的线性关系
    data(algae);
    algae<-algae[-manyNAs(algae),];
    lm(PO4~oPO4,data=algae);#通过函数lm(,)来得到它们线性关系PO4=a+b*oPo4;
    algae[28,"PO4"]<-42.897+1.293*algae[28,"oPO4"];
    #建立一个函数;
    fillP04<-function(x){
          if(is.na(x))
            retrun(NA)
          else
            return(42.897+1.293*x)
    }
    algae[is.na(algae$PO4),"PO4"]<-sapply(algae[is.na(algae$PO4),"oPO4"],fillP04);
    histogram(~mxPH|size*speed,data = algae);
    #方法四: 通过案例之间的相似性来填充缺失值
    algae<-knnImputation(algae,k=10);
    algae<-knnImputation(algae,k=10,meth="median");

    转载于:https://www.cnblogs.com/whb-20160329/p/5678618.html

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  • 缺失数据

    2020-06-23 09:26:57
    问题 如何删除缺失值占比超过25%列?...对于一份缺失值的数据,可以采取哪些策略或方法深化了解? 1.统计缺失值 2.根据缺失值占比情况进行填充 3.画图查看分布 4.根据业务进行具体分析 ...

    问题

    如何删除缺失值占比超过25%的列?

    df.isna().sum()/df.notna().count()
    

    什么是Nullable类型?请谈谈为什么要引入这个设计?

    与原来标记int上的符号区别在于首字母大写:'Int '。其目的就是为了(在若干版本后)解决之前出现的混乱局面,统一缺失值处理方法。

    对于一份有缺失值的数据,可以采取哪些策略或方法深化对它的了解?

    1.统计缺失值
    2.根据缺失值占比情况进行填充
    3.画图查看分布
    4.根据业务进行具体分析

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  • 平安春运买票回家2021.01点击蓝字关注我们缺失值处理01是不是一定需要...02常用缺失值填充方法有哪些?02直接填充(缺失值较少)均值中位数众数分位数就近补齐随机值02算法填充(缺失值较少)常用随机森...
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    平安春运

    买票回家

    2021.01

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    关注我们

    缺失值处理

    01

    是不是一定需要对缺失值处理?

    当缺失值占比在可接受范围以内的时候才需要进行填充,如果缺失值在5%以下的时候,可以考虑删除有缺失值的样本;如果缺失值大于50%可以考虑删除该列,即删掉这个特征。

    02

    常用缺失值填充方法有哪些?

    02

    直接填充(缺失值较少)

    均值

    中位数

    众数

    分位数

    就近补齐

    随机值

    02

    算法填充(缺失值较少)

    常用随机森林:相对较为准确,但是有一个根本缺陷,如果其他变量和缺失变量无关,则预测的结果无意义,但如果强相关,这个缺失变量又可以直接删掉了。

    KNN填充:利用knn计算临近的k个数据,然后填充他们的均值

    对于连续取值的变量,可以利用线性回归来拟合估计其取值。对于二值变量,可以利用logistic regression来估计其取值

    02

    其他

    删除样本(缺失值较少)

    删除特征(缺失值较多)

    03

    如何对缺失特征离散化?

    离散(分类)特征缺失值适中:把NaN作为一个新类别

    连续特征缺失值适中:分箱离散化,将NaN作为一个箱

    04

    random方法?

    在缺失量特别少(通常认为小于1%)的时候,可以随机生成

    05

    5.在不知道数据分布的前提下,补全缺失值用平均数还是用中位数?

    平均值容易受异常值影响,中位数不能利用到所有数据的信息。平均数和中位数填补各有优势,使用过程中,可以都试试。

    06

    总结

    实际机器学习工程中,直接删除、众数填充和缺失特征离散化方法用的最多,因为这种方法

    快速,对原始数据的前提假设最少,也不会影响到非缺失列。

    样本不平衡处理

    01

    为什么要对数据进行采样平衡?

    数据不平衡问题主要存在于有监督学习任务中。当遇到不平衡数据时,以分类准确率为目标的分类算法会过多地关注多数类,从而使得少数类的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。

    02

    2.数据不平衡例子?

    信用卡欺诈检测、网络攻击识别、癌症检测等等

    03

    数据不平衡的方法?

    03

    采样

    a.下采样:通过减少多数类的样本来平衡数据集,当数据量足够时就该使用此方法。通过保存所有少数类样本,并在多数类别中随机选择与少数类别样本相等数量的样本

    b.上采样:当数据量不足时主要使用上采样,它尝试通过增加少数类样本的数量来平衡数据集,而不是去除多数类别样本的数量。通过使用重复、自举或合成少数类等方法来生成新的少数类样本

    03

    设置正负样本的权重项等。惩罚多样本类别,加权少样本类别。

    03

    合成方法:生成少数类样本。如ADASYN采样方法和SMOTE采样方法。

    03

    一分类(One Class Learning)或异常检测(Novelty Detection)法

    a.当正负样本比例严重失衡时可以用。sklearn之中有该算法,叫OneClassSVM,OneClassSVM两个功能:异常值检测、解决极度不平衡数据。

    b.OneClassSVM是无监督学习法:他的训练数据只有一类,且不用标记标签类别,OneClassSVM通过训练一个超球面将样本中的正例圈住,预测就是用这个超球面做决策,在球内的样本就认为是正样本,球外的就是负样本,由于核函数计算比较耗时,在海量数据的场景用的并不多;

    c.Sklearn调用:

    from sklearn import svm

    clf = svm.OneClassSVM(nu=0.1, kernel="rbf", gamma=0.1)

    clf.fit(X_train)

    04

    是否一定需要对原始数据进行采样平衡?

    否,因为:

    采样前后会对原始数据的分布进行改变,可能导致泛化能力大大下降

    采样有一定概率会造成过拟合,当原始数据过少而采样量又很大当时候,造成大量数据被重复,造成模型训练的结果有一定的过拟合

    06

    有哪些常见的采样方法?

    06

    随机采样

    无放回的简单抽样:每条样本被采到的概率相等且都为1/N

    有放回的简单抽样:每条样本可能多次被选中

    上采样:通过增加少数类的样本来平衡数据集

    下采样:通过减少多数类的样本来平衡数据集

    平衡采样:考虑正负样本比

    分层采样:通过某一些特征对数据进行切分,按照切分后的占比分别进行采样

    整体采样:先将数据集T中的数据分组成G个互斥的簇,然后再从G个簇中简单随机采样s个簇作为样本。

    06

    合成采样

    SMOTE

    ADASYN

    07

    能否避免采样?

    可以通过修改模型训练中正负样本的权重,比如sklearn决策树中的class_weight参数

    08

    你平时怎么用采样方法?

    在样本数据量较大,且正负样本比例相差并不悬殊(两个数量级以内)的情况下,可以考虑使用采样或加权的方法解决;在正负样本数据都非常之小时,可以考虑用数据合成的方法解决;在正负样本数据比例相差悬殊的情况下,可以考虑用一分类的方法解决。

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空空如也

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对数据进行填充的方法有哪些