专栏名称: 机器学习研究会

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【学习】如何使用Python处理Missing Data

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-04-08 19:01

正文

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摘要

转自：大数据应用

现实世界的数据中常常包含缺失的数据。原因很多，比如观察结果没有记录，或数据损坏。处理缺失的数据很重要，因为许多机器学习算法不支持具有缺失值的数据库。

本教程将讨论如何使用Python处理缺失的数据来进行机器学习。

您将了解到：

- 如何在数据集中标记无效或损坏的值。

- 如何从数据集中删除缺失数据的行。

- 如何使用数据集的均值估算缺失值。

注意： 文章中的例子前提是安装了Python 2或3，Pandas，NumPy和Scikit-Learn的；特别是scikit-learn版本0.18或更高版本。

概述

本教程分为6部分：

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