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項目總結 | 九種缺失值處理方法總有一種適合你
時間 2021-08-15
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深度學習不得不瞭解的技巧
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爲什麼要處理缺失值 這一段完全是廢話了。含有缺失數據的樣本,你要麼刪了,要了就填充上什麼值。刪了就會損失一部分的樣本信息,填充要是填充的不合適,會給樣本增加噪音。 所以這就是一個選擇的問題: 選擇刪除還是填充; 選擇填充方式 處理缺失值的8種方法 這裏先說一下,我總結了自己在競賽中的操作,以及一些大佬的處理方法,建議處理缺失值的方法是: 先嚐試刪除有缺失項的數據,然後訓練模型,先把baseline
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