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  • 哪些数学特征可以用来描述一组数据

    在机器学习的过程中,一个很重要的问题就是特征的提取。提取训练数据的特征,决定着最终学习的效果。那么一组数据,比如一组表示身高的一维数组如何用数学特征加以描述呢。使用到如下的python模块可以快速的计算相应的特征值:

    import numpy as np
    from scipy.stats import skew
    from scipy.stats import kurtosis

    以下就列举一些常见的数学特征:

    trainDataARow = [1,2,3,4,5,6]
    tem = np.array(trainDataARow)

    上述表示输入是一个一维数组:

    数学期望:就是该组数据的平均值, np.std(tem)可以求得。

    方差:所有数值和期望差值平方和的平均数。反映的是该组数据的与期望的偏离程度。

    标准差:标准差是方差的平方根。可以看到标准差和期望的量纲相同(方差先平方,然后在开方),反映该组数据的波动情况。数值越大,说明其振幅越大。比值方差更加具有实际的意义,np.mean(tem)可以求得。

    中位数:将该组数据进行排序(从小到大的序列,或者从大到小的序列),其中间位置的数就是其中位数。如果序列位偶数,则取中间两个数的平均数作为其中位数,np.percentile(tem, 50)可以求得。

    众数:该组数据中出现频率最高的数值即众数。

    极差:该组数列的最大值与最小值之间的差值。该值越小,说明该组数据分布比较集中;越大的话,可能是数据比较分散,也有可能是两段有一些异常点。

    中程数:该组数列中最大值和最小值的平均数。

    峰度系数:描述分布尖削程度以及尾部粗细特征,kurtosis(tem)可以求得。

    偏度系数:描述分布偏离对称性的程度,skew(tem)可以求得。

    变异系数:标准差/期望,由于通常标准差以及期望都是带有单位的,比如测量一组身高数据标准差为10cm,期望180cm。另一组体重数据比标准差为5kg,期望为100kg。由于单位不同,直接比较其期望和方差大小皆不合适,取其比值,消除量纲的影响,用来衡量数据的波动情况。由于体重的变异系数较小,说明体重更加的集中,np.std(tem)/np.mean(tem)可以求得。

    分位数比值:分为数就是将该数组(例如从达到小)进行排序,中位数就是0.5分位数,记为q50。中位数前半部分数据的中位数就是0.25分位数,记为q25;同理中位数后半部分数据的中位数就是0.75分位数,记为q75。分为数比比值就是(q75-q50)/(q50-q25),这个描述的是在q75至q25这一范围内的数据离散状况,通过下述可以求得。

    q25 = np.percentile(tem, 25)
    q50 = np.percentile(tem, 50)
    q75 = np.percentile(tem, 75)
    (q75-q50)/(q50-q25)

    上述就是在可以表示一维数据的一些数学统计特征,实际应用的过程中都可以计算加以尝试。

    本文为CSDN村中少年原创文章,转载记得加上小尾巴偶,博主链接这里

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  • 正态分布: 若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ) 其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的...#构造一组随机数据 s = pd.DataFrame(np.random.randn.

    正态分布:

    若随机变量x服从有个数学期望为μ,方差为σ2 的正态分布,记为N(μ,σ)

    其中期望值决定密度函数的位置,标准差决定分布的幅度,当υ=0,σ=0 时的正态分布是标准正态分布

    判断方法有画图/k-s检验

    画图:

    #导入模块
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    #构造一组随机数据
    s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])
    
    #画散点图和直方图
    fig = plt.figure(figsize = (10,6))
    ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)  # 创建子图1
    ax1.scatter(s.index, s.values)
    plt.grid()
    
    ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)  # 创建子图2
    s.hist(bins=30,alpha = 0.5,ax = ax2)
    s.plot(kind = 'kde', secondary_y=True,ax = ax2)
    plt.grid()

    结果如下:

    使用ks检验:

    #导入scipy模块
    from scipy import stats
    
    """
    kstest方法:KS检验,参数分别是:待检验的数据,检验方法(这里设置成norm正态分布),均值与标准差
    结果返回两个值:statistic → D值,pvalue → P值
    p值大于0.05,为正态分布
    H0:样本符合  
    H1:样本不符合 
    如果p>0.05接受H0 ,反之 
    """
    
    s = pd.DataFrame(np.random.randn(1000)+10,columns = ['value'])
    u = s['value'].mean()  # 计算均值
    std = s['value'].std()  # 计算标准差
    stats.kstest(s['value'], 'norm', (u, std))

    结果是KstestResult(statistic=0.01441344628501079, pvalue=0.9855029319675546),p值大于0.05为正太分布

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  • 获取亿数据获取前100个最大

    万次阅读 2014-09-25 18:40:26
    获取亿数据获取前100个最大
    package cn.usst.tophundred.quicksort;
    
    import java.util.Random;
    /**
    获取一亿数据获取前100个最大值
    1. 假设数组为 array[N] (N = 1 亿),首先利用quicksort的原理把array分成两个部分,左边部分比 array[N - 1] (array中的最后一个值,即pivot) 大, 右边部分比pivot 小。然后,可以得到 array[array.length - 1] (即 pivot) 在整个数组中的位置,假设是 k.
    2. 如果 k 比 99 大,我们在数组[0, k - 1]里找前 100 最大值。 (继续递归)
    3. 如果 k 比 99 小, 我们在数组[k + 1, ..., N ]里找前 100 - (k + 1) 最大值。(继续递归)
    4. 如果 k == 99, 那么数组的前 100 个值一定是最大的。(退出)
    */
    
    public class TopHundredQuickSort {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		// the size of the array
    		int number = 100000000;
    		// the top k values
    		int k = 100;
    		// the range of the values in the array
    		int range = 1000000001;
    		
    		// input for minHeap based method
    		int[] array = new int[number];
    		
    		Random random = new Random();
    		for(int i=0; i<number; i++){
    			array[i] = random.nextInt(range);
    		}
    		
    		TopHundredQuickSort topHundred = new TopHundredQuickSort();
    		
    		// start time
    		long t1 = System.currentTimeMillis();
    		topHundred.tophundred(array, 0, array.length-1, k);
    		
    		// end time
    		long t2 = System.currentTimeMillis();
    		
    		System.out.println("The total execution time of quicksort based method is" + (t2-t1) + " millisecond");
    		
    		// print out the top k largest values in the top array
    		System.out.println("The top " + k + " largest values are:");
    		for(int i=0; i<k; i++){
    			System.out.println(array[i]);
    		}
    	}
    
    	private void tophundred(int[] array, int start, int end, int k) {
    		int switchPointer = start;
    		// array最后一个值作为pivot
    		int pivot = array[end];  
    		for(int i=start; i<end; i++){
    			if(array[i] >= pivot){
    				swap(array, switchPointer, i);
    				switchPointer++;
    			}
    		}
    		
    		// 交换后 array左边的值比pivot大   右边的值比pivot小
    		swap(array, end, switchPointer);
    		
    		if(switchPointer < k-1){
    			tophundred(array, switchPointer+1, end, k);
    		}else if(switchPointer == k-1){
    			return;
    		}else{
    			tophundred(array, 0, switchPointer-1, k);
    		}
    		
    	}
    
    	private void swap(int[] array, int i, int j) {
    		int temp = array[i];
    		array[i] = array[j];
    		array[j] = temp;
    	}
    
    }
    

     

    【来自程序员面试宝典】有1千万条短信,找出重复出现最多的前10条

    题目:有1千万条短信,有重复,以文本文件的形式保存,一行一条,有重复。请用5分钟时间,找出重复出现最多的前10条。

    解析:对于本题来说,某些面试者想用数据库的办法来实现:首先将文本导入数据库,再利用select语句某些方法得出前10条短信。但实际上用数据库是满足不了5分钟解决这个条件的。这是因为1千万条短信即使1秒钟录入1万条(这已经算是很快的数据录入了)5分钟才300万条。即使真的能在5分钟内录入完1千万条,也必须先建索引,不然sql语句5分钟内肯定得不出结果。但对1千万条记录建索引即使在5分钟之内都不可能完成的。所以用数据库的办法是不行的。
          这种类型的题之所以会出现,这是因为互联网公司无时无刻都在需要处理由用户产生的海量数据/日志,所以海量数据的题现在很热,基本上互联网公司都会考。重点考察的是你的数据结构设计和算法的基本功。类似题目是如何根据关键词搜索访问最多的前10个网站。

    答案:
    方法1:可以用哈希表的方法对1千万条分成若干组进行边扫描边建散列表。第一次扫描,取首字节,尾字节,中间随便两字节作为Hash Code,插入到hash table中。并记录其地址和信息长度和重复次数,1千万条信息,记录这几个信息还放得下。同Hash Code且等长就疑似相同,比较一下。相同记录只加1次进hash table,但将重复次数加1。一次扫描以后,已经记录各自的重复次数,进行第二次hash table的处理。用线性时间选择可在O(n)的级别上完成前10条的寻找。分组后每份中的top10必须保证各不相同,可hash来保证,也可直接按hash值的大小来分类。

    方法2:可以采用从小到大排序的方法,根据经验,除非是群发的过节短信,否则字数越少的短信出现重复的几率越高。建议从字数少的短信开始找起,比如一开始搜一个字的短信,找出重复出现的top10并分别记录出现次数,然后搜两个字的,依次类推。对于对相同字数的比较常的短信的搜索,除了hash之类的算法外,可以选择只抽取头、中和尾等几个位置的字符进行粗判,因为此种判断方式是为了加快查找速度但未能得到真正期望的top10,因此需要做标记;如此搜索一遍后,可以从各次top10结果中找到备选的top10,如果这top10中有刚才做过标记的,则对其对应字数的所有短信进行精确搜索以找到真正的top10并再次比较。

    方法3:可以采用内存映射的办法,首先1千万条短信按现在的短信长度将不会超过1G空间,使用内存映射文件比较合适。可以一次映射(当然如果更大的数据量的话,可以采用分段映射),由于不需要频繁使用文件I/O和频繁分配小内存,这将大大提高数据的加载速度。其次,对每条短信的第i(i从0到70)个字母按ASCII嘛进行分组,其实也就是创建树。i是树的深度,也是短信第i个字母。

        该问题主要是解决两方面的内容,一是内容加载,二是短信内容比较。采用文件内存映射技术可以解决内容加载的性能问题(不仅仅不需要调用文件I/O函数,而且也不需要每读出一条短信都分配一小块内存),而使用树技术可以有效减少比较的次数。


    【来自程序员面试宝典】执行数据库查询时,如果要查询的数据有很多,假设有1000万条,用什么方法可以提高查询效率(速度)?在数据库方面或Java代码方面有什么优化的办法?

    1.在数据库设计方面

      (1) 建立索引

      (2) 分区(MySql,比如按时间分区)

      (3) 限制字段长度

    2.在数据库I/O方面

      (1) 增加缓冲区

      (2) 如果设计标的级联,不同的表存储在不同的磁盘上,以增加I/O的读写效率

    3.在SQL语句方面

      (1) 优化SQL语句,减少比较的次数

      (2) 限制返回的条目数(MySql中使用limit)

    4.在Java方面

     如果是反复使用的查询,使用PreparedStatement减少查询的次数。

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  • Python数据分析基础: 数据缺失处理

    千次阅读 2020-10-31 21:56:01
    作者:东哥起飞 公众号:Python数据科学 圣人曾说过:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。 再好的模型,如果没有好...本篇我们来说说面对数据的缺失,我们该如何处理。文末有.

    作者:东哥起飞

    公众号:Python数据科学


    圣人曾说过:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。

    再好的模型,如果没有好的数据和特征质量,那训练出来的效果也不会有所提高。数据质量对于数据分析而言是至关重要的,有时候它的意义会在某种程度上会胜过模型算法。

    本篇开始分享如何使用Python进行数据分析,主要侧重介绍一些分析的方法和技巧,而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提及,但不详细介绍。本篇我们来说说面对数据的缺失值,我们该如何处理。文末有博主总结的思维导图。

    1 数据缺失的原因

    首先我们应该知道:数据为什么缺失?数据的缺失是我们无法避免的,可能的原因有很多种,博主总结有以下三大类:

    • 无意的:信息被遗漏,比如由于工作人员的疏忽,忘记而缺失;或者由于数据采集器等故障等原因造成的缺失,比如系统实时性要求较高的时候,机器来不及判断和决策而造成缺失;
    • 有意的:有些数据集在特征描述中会规定将缺失值也作为一种特征值,这时候缺失值就可以看作是一种特殊的特征值;
    • 不存在:有些特征属性根本就是不存在的,比如一个未婚者的配偶名字就没法填写,再如一个孩子的收入状况也无法填写;

    总而言之,对于造成缺失值的原因,我们需要明确:是因为疏忽或遗漏无意而造成的,还是说故意造成的,或者说根本不存在。只有知道了它的来源,我们才能对症下药,做相应的处理。

    2 数据缺失的类型

    在对缺失数据进行处理前,了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量,数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。而从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失。

    • 完全随机缺失(missing completely at random,MCAR):指的是数据的缺失是完全随机的,不依赖于任何不完全变量或完全变量,不影响样本的无偏性,如家庭地址缺失;
    • 随机缺失(missing at random,MAR):指的是数据的缺失不是完全随机的,即该类数据的缺失依赖于其他完全变量,如财务数据缺失情况与企业的大小有关;
    • 非随机缺失(missing not at random,MNAR):指的是数据的缺失与不完全变量自身的取值有关,如高收入人群不原意提供家庭收入;

    对于随机缺失和非随机缺失,直接删除记录是不合适的,原因上面已经给出。随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计,而非随机缺失的非随机性还没有很好的解决办法。

    3 数据缺失的处理方法

    重点来了,对于各种类型数据的缺失,我们到底要如何处理呢?以下是处理缺失值的四种方法:删除记录,数据填补,和不处理

    1. 删除记录

    优点:

    • 最简单粗暴;

    缺点:

    • 牺牲了大量的数据,通过减少历史数据换取完整的信息,这样可能丢失了很多隐藏的重要信息;
    • 当缺失数据比例较大时,特别是缺失数据非随机分布时,直接删除可能会导致数据发生偏离,比如原本的正态分布变为非正太;

    这种方法在样本数据量十分大且缺失值不多的情况下非常有效,但如果样本量本身不大且缺失也不少,那么不建议使用。

    Python中的使用:
    可以使用 pandasdropna 来直接删除有缺失值的特征。

    #删除数据表中含有空值的行
    df.dropna(how='any')
    

    2. 数据填补

    对缺失值的插补大体可分为两种:替换缺失值,拟合缺失值,虚拟变量。替换是通过数据中非缺失数据的相似性来填补,其核心思想是发现相同群体的共同特征,拟合是通过其他特征建模来填补,虚拟变量是衍生的新变量代替缺失值。

    替换缺失值

    • 均值插补:

    对于定类数据:使用 众数(mode)填补,比如一个学校的男生和女生的数量,男生500人,女生50人,那么对于其余的缺失值我们会用人数较多的男生来填补。

    对于定量(定比)数据:使用平均数(mean)或中位数(median)填补,比如一个班级学生的身高特征,对于一些同学缺失的身高值就可以使用全班同学身高的平均值或中位数来填补。一般如果特征分布为正太分布时,使用平均值效果比较好,而当分布由于异常值存在而不是正太分布的情况下,使用中位数效果比较好。

    注:此方法虽然简单,但是不够精准,可能会引入噪声,或者会改变特征原有的分布。
    下图左为填补前的特征分布,图右为填补后的分布,明显发生了畸变。因此,如果缺失值是随机性的,那么用平均值比较适合保证无偏,否则会改变原分布。

    Python中的使用:
    #使用price均值对NA进行填充
    df['price'].fillna(df['price'].mean())
    df['price'].fillna(df['price'].median())
    
    • 热卡填补(Hot deck imputation):

    热卡填充法是在完整数据中找到一个与它最相似的对象,然后用这个相似对象的值来进行填充。通常会找到超出一个的相似对象,在所有匹配对象中没有最好的,而是从中随机的挑选一个作为填充值。这个问题关键是不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定,以及如何制定这个判定标准。该方法概念上很简单,且利用了数据间的关系来进行空值估计,但缺点在于难以定义相似标准,主观因素较多。

    • K最近距离邻法(K-means clustering)

    另外一种方法就是利用无监督机器学习的聚类方法。通过K均值的聚类方法将所有样本进行聚类划分,然后再通过划分的种类的均值对各自类中的缺失值进行填补。归其本质还是通过找相似来填补缺失值。

    注:缺失值填补的准确性就要看聚类结果的好坏了,而聚类结果的可变性很大,通常与初始选择点有关,并且在下图中可看到单独的每一类中特征值也有很大的差别,因此使用时要慎重。

    拟合缺失值

    拟合就是利用其它变量做模型的输入进行缺失变量的预测,与我们正常建模的方法一样,只是目标变量变为了缺失值。

    注:如果其它特征变量与缺失变量无关,则预测的结果毫无意义。如果预测结果相当准确,则又说明这个变量完全没有必要进行预测,因为这必然是与特征变量间存在重复信息。一般情况下,会介于两者之间效果为最好,若强行填补缺失值之后引入了自相关,这会给后续分析造成障碍。

    利用模型预测缺失变量的方法有很多,这里仅简单介绍几种。

    • 回归预测:

    如我们之前提到的房价预测项目一样数据分析实战—北京二手房房价分析(建模篇),基于完整的数据集,建立回归方程。对于有缺失值的特征值,将已知特征值代入模型来估计未知特征值,以此估计值来进行填充,以下图为例。当然关于回归的方法有很多,这里就不详细介绍了。

    缺失值是连续的,即定量的类型,才可以使用回归来预测。

    • 极大似然估计(Maximum likelyhood):

    在缺失类型为随机缺失的条件下,假设模型对于完整的样本是正确的,那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计(Little and Rubin)。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计,对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization,EM)。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力,它一个重要前提:适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值,收敛速度也不是很快,并且计算很复杂,且仅限于线性模型。

    • 多重插补(Mutiple imputation):

    多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。

    我们看到,以上提出的拟合和替换方法都是单一的插补方法,而多重插补弥补了单一插补的缺陷,它并没有试图去通过模拟值去估计每个缺失值,而是提出缺失数据值的一个随即样本(这些样本可以是不同的模型拟合结果的组合)。这种程序的实施恰当地反映了由于缺失值引起的不确定性,使得统计推断有效。多重插补推断可以分为以下3个步骤:

    • 为每个缺失值产生一套可能的插补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;
    • 每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析;
    • 对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值;

    根据数据缺失机制、模式以及变量类型,可分别采用回归、预测均数匹配( predictive mean matching, PMM )、趋势得分( propensity score, PS )、Logistic回归、判别分析以及马尔可夫链蒙特卡罗( Markov Chain Monte Carlo, MCMC) 等不同的方法进行填补。

    假设一组数据,包括三个变量Y1,Y2,Y3,它们的联合分布为正态分布,将这组数据处理成三组,A组保持原始数据,B组仅缺失Y3,C组缺失Y1和Y2。在多值插补时,对A组将不进行任何处理,对B组产生Y3的一组估计值(作Y3关于Y1,Y2的回归),对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值(作Y1,Y2关于Y3的回归)。

    当用多值插补时,对A组将不进行处理,对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组(m为可选择的m组插补值),每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。对存在缺失值的属性的分布作出估计,然后基于这m组观测值,对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值,给出相应的预测,这时采用的估计方法为极大似然法,在计算机中具体的实现算法为期望最大化法(EM)。对B组估计出一组Y3的值,对C将利用Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提,估计出一组(Y1,Y2)。

    上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的,但是已经通过验证(Graham和Schafer于1999),非正态联合分布的变量,在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。

    注:使用多重插补要求数据缺失值为随机性缺失,一般重复次数20-50次精准度很高,但是计算也很复杂,需要大量计算。

    • 随机森林:

    另一种比较常用的拟合方法就是随机森林,这也是Kaggle竞赛中大佬们经常使用的一个办法,具体实现方式与正常一样,只是将缺失值作为目标变量即可。以下**知识星球项目(一)**中一段代码,仅供参考。

    def set_missing_ages(df):
    
        # 把已有的数值型特征取出来丢进Random Forest Regressor中
        age_df = df[['Age','Fare', 'Parch', 'SibSp', 'Pclass']]
    
        # 乘客分成已知年龄和未知年龄两部分
        known_age = age_df[age_df.Age.notnull()].as_matrix()
        unknown_age = age_df[age_df.Age.isnull()].as_matrix()
    
        # y即目标年龄
        y = known_age[:, 0]
    
        # X即特征属性值
        X = known_age[:, 1:]
    
        # fit到RandomForestRegressor之中
        rfr = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators=2000, n_jobs=-1)
        rfr.fit(X, y)
    
        # 用得到的模型进行未知年龄结果预测
        predictedAges = rfr.predict(unknown_age[:, 1:])
    #     print predictedAges
        # 用得到的预测结果填补原缺失数据
        df.loc[ (df.Age.isnull()), 'Age' ] = predictedAges 
    
        return df, rfr
    
    • 虚拟变量

    虚拟变量其实就是缺失值的一种衍生变量。具体做法是通过判断特征值是否有缺失值来定义一个新的二分类变量。比如,特征为A含有缺失值,我们衍生出一个新的特征B,如果A中特征值有缺失,那么相应的B中的值为1,如果A中特征值没有缺失,那么相应的B中的值为0。

    下面是**知识星球项目(一)**中的一段程序:

    data_train['CabinCat'] = data_train['Cabin'].copy()
    data_train.loc[ (data_train.CabinCat.notnull()), 'CabinCat' ] = "No"
    data_train.loc[ (data_train.CabinCat.isnull()), 'CabinCat' ] = "Yes"
    
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
    sns.countplot(x='CabinCat', hue='Survived',data=data_train)
    plt.show()
    

    下面可以通过一行代码清楚看到衍生的虚拟变量。

    data_train[['Cabin','CabinCat']].head(10)
    

    3. 不处理

    补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值,不一定完全符合客观事实,在对不完备信息进行补齐处理的同时,我们或多或少地改变了原始的信息系统。而且,对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中,使挖掘任务产生错误的结果。因此,在许多情况下,我们还是希望在保持原始信息不发生变化的前提下对信息系统进行处理。

    在实际应用中,一些模型无法应对具有缺失值的数据,因此要对缺失值进行处理。然而还有一些模型本身就可以应对具有缺失值的数据,此时无需对数据进行处理,比如Xgboostrfr等高级模型。

    4 总结

    总而言之,大部分数据挖掘的预处理都会使用比较方便的方法来处理缺失值,比如均值法,但是效果上并一定好,因此还是需要根据不同的需要选择合适的方法,并没有一个解决所有问题的万能方法。具体的方法采用还需要考虑多个方面的:

    • 数据缺失的原因;
    • 数据缺失值类型;
    • 样本的数据量;
    • 数据缺失值随机性等;

    关于数据缺失值得思维导图:

    如果大家有任何好的其他方法,欢迎补充。

    参考:

    http://www.restore.ac.uk/PEAS/imputation.php
    https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52654703
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b0f1da60101d8yb.html
    https://www.cnblogs.com/Acceptyly/p/3985687.html

    原创不易,来波点赞支持。

    本篇首发于我的原创公众号:Python数据科学,欢迎关注。
    数据科学网站:datadeepin

    展开全文
  • 数据分析中缺失的处理方法

    万次阅读 2016-03-27 22:16:27
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  • 数据缺失的处理方法

    万次阅读 2018-03-03 15:24:45
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  • 数据挖掘:数据清洗——异常处理 、离群点是什么? 离群点,是数据对象,它显著不同于其他数据对象,与其他数据分布有较为显著的不同。有时也称非离群点为“正常数据”,离群点为“异常数据”。 离群点跟...
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    千次阅读 多人点赞 2020-02-17 16:15:02
    数据挖掘:数据预处理——缺失处理 、什么是缺失 缺失是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组、删失或截断。它指的是现有数据集中某个或某些属性的是不完全的。 而在数据处理的过程中,缺失...
  • 数据分析中的缺失处理

    万次阅读 多人点赞 2016-09-24 23:52:42
    没有高质量的数据,就没有高质量的数据挖掘结果,数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之。当缺失比例很小时,可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中,往往缺失数据占有相当的比重。这时如果...
  • Python计算卡方

    千次阅读 2019-10-20 09:20:00
    Python代码 import numpy as np from scipy.stats import chi2_contingency d = np.array([[2, 1, 1, 0, 276], [9, ...# 第为卡方, # 第二个为P, # 第三个为自由度, # 第四个为与原数据数组同维度...
  • 这一节我们讲讲输入数据预处理、正则化以及损失函数设定的一些事情。 2. 数据与网络的设定 前一节提到前向计算涉及到的组件(主要是神经元)设定。神经网络结构和参数设定完毕之后,我们就得到得分函数/score
  • 机器学习预处理之数据值缺失

    千次阅读 2014-11-05 09:22:15
    、缺失产生的原因 缺失的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据...
  • 最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内,从而计算最大似然的期望值;另外一步是最大化(M),也就是最大化在 E 步上找到的最大似然的期
  • 【Python数据分析基础】: 数据缺失处理

    万次阅读 多人点赞 2018-08-01 11:12:59
    圣人曾说过:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法...本篇开始分享如何使用Python进行数据分析,主要侧重介绍一些分析的方法和技巧,而对于pandas和numpy等Pyhon计算包的使用会在问题中提及,但不详细介...
  • 数据缺失的4种处理方法

    千次阅读 2015-10-02 14:28:40
    、缺失产生的原因 缺失的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据...
  • 数据挖掘之缺失处理

    千次阅读 2018-12-18 16:13:22
    本文针对缺失和特殊这种数据质量问题,进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是,这里所说的缺失,不仅包括数据库中的NULL,也包括用于表示数值缺失的特殊数值(比如,在系统中用-999来表...
  • 数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之是处理缺失。 缺失表示未在观察中作为变量存储的数据值。 这个问题在几乎所有研究中都是常见的,并且可能对可从数据得出的结论产生重大影响。 查看数据中的缺失...
  • 目录 均值(mean) 用R计算均值 mean(x, trim=0, na.rm=FALSE) 例1 ...apply(x,1或2,计算函数 ) ...学习机器学习和数据挖掘中的...它的一些思想和大数据思想有些相悖,不关注数据的大小,而是更关注数据的好坏。 分
  • 这两个越小,意味着数据观测趋向于非常靠近均值。 方差公式: 标准差是方差的平方根。 例子:计算学生体重的方差 75,64,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5 计算方差 > data<-c(75,64,47.4,66.9,62.2,...
  • 很多时候使用平均数,把大量数据累加起来再除以数据的个数并不能真实的反应数据的情况,比如一组稳定80左右的数据,因为其中有几个20的数据,导致求到的平均就会和真实的情况相差一些。而离散数据的均值是求出的...
  • SHAP的解释,以种你期望的方式解释给你听

    千次阅读 多人点赞 2020-04-27 07:30:00
    点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶”作者:Samuele Mazzanti编译:ronghuaiyang正文共:3096 字 13 图预计阅读时间:9 分钟导读上...
  • 平均,标准差,方差,协方差,期望,均方误差

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    1、写在前面 平均,标准差,方差,协方差都属于统计数学;期望属于概率数学。 统计数学 1)平均,标准差,方差 统计学里最基本的概念就是样本...方差(variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据...
  • 数据预处理_数据清理(缺失、噪声等详细处理)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-11 10:57:21
    实际的数据库极易受噪声、缺失和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异种数据源。低质量的数据将会导致低质量的挖掘结果。有大量的数据预处理技术: - - 数据清理:可以用来清楚数据中的噪声,...

空空如也

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一组数据的期望值怎么计算