网站开发英文参考文献2015年后,郑州手机网站推广外包,wordpress ios版本,石家庄大型公司建站面临数据不完整怎么办?
在日常生活和工作中,不完整或者缺失的数据是一个很常见的问题。例如,在医疗研究中,由于各种原因,如失访、设备故障等,数据集中可能存在一些缺失值。这些缺失值会影响后续的数据分析和模型训练。
KNNImputer(K-近邻插补)是一个非常实用的工具,…面临数据不完整怎么办?
在日常生活和工作中,不完整或者缺失的数据是一个很常见的问题。例如,在医疗研究中,由于各种原因,如失访、设备故障等,数据集中可能存在一些缺失值。这些缺失值会影响后续的数据分析和模型训练。
KNNImputer(K-近邻插补)是一个非常实用的工具,用于填充缺失的数据。通过找出与缺失值最接近的其他样本,并用这些样本的平均值来替代缺失值,从而实现了对不完整数据的修复。
假设在一个医疗研究项目中,收集了以下包含缺失值的数据:
测量时间身高(cm)体重(kg)血压(mmHg)1NaN601202175NaNNaN316855110解决思路是使用KNNImputer算法来填充这些缺失值。KNNImputer不仅能解决日常生活中的数据缺失问题,也能在更为复杂的场景下,如医疗、金融等领域发挥重要作用。