看到他的英文我们就知道，他又2个主要的工作步骤： 多重插补（Multiple Imputation）：MICE通过多次生成填充数据集来处理缺失数据。...在每次迭代中，它将缺失值填充为估计的值，然后将完整的数据集用于下一次迭代，从而产生多个填充的数据集。 链式方程（Chained Equations）：MICE使用链式方程的方法进行填充。...合并结果：最后，将生成的多个填充数据集进行合并，通常采用简单的方法（如取均值）来汇总结果，得到一个最终的填充数据集。 优点： 考虑了变量之间的相关性，能够更准确地估计缺失值。...下面我们来使用fancyimpute 库来进行代码显示。 fancyimpute 提供了多种高级的缺失数据填充技术，包括矩阵分解、K-最近邻、插值和矩阵完成等。...它的设计目标是提供一种方便、灵活且高效的方式来处理缺失数据，以便于后续的数据分析和建模。
在Java 8中有一种默认方法实现可以看作是一种多重继承，注意下面的例子,该按钮类实现两个接口。 网络配图 每个接口定义了一个默认的方法，因此,这个按钮类可以从两个接口调用方法，这就像一个多重继承。...void main(String[] args) { Button button = new Button(); button.click(); button.access(); } } 如果两个接口定义的默认方法名称相同...,实现类在调用时不知道使用哪一个默认的方法，这时实现类必须定义显式地指定要使用的默认方法。...args) { Button button = new Button(); button.click(); button.access(); button.print(); } } 网络配图 Java 8提供默认方法的主要目的也是接口和实现的分离...，通过这种方式,仍然是兼容旧版本的接口，这是一个非常有用的功能。
其中，mice中使用决策树cart有以下几个要注意的地方：该方法只对数值变量进行插补，分类变量的缺失值保留，cart插补法一般不超过5k数据集。...#多重插补法处理缺失，结果转存 library(lattice) #调入函数包 library(MASS) library(nnet) library(mice) #前三个包是mice的基础 imp=mice...、预测变量矩阵（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1和0分别表示使用和未使用）； 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到，每个插补数据集缺失值位置的数据补齐具体数值是啥...其他： mice包提供了一个很好的函数md.pattern()，用它可以对缺失数据的模式有个更好的理解。还有一些可视化的界面，通过VIM、箱型图、lattice来展示缺失值情况。...可见博客：在R中填充缺失数据—mice包 三、离群点检测 离群点检测与第二节异常值主要的区别在于，异常值针对单一变量，而离群值指的是很多变量综合考虑之后的异常值。
（其他方法可见：R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理），笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题。...、预测变量矩阵（在矩阵中，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量， 1和0分别表示使用和未使用）； 同时 利用这个代码imp$imp$sales 可以找到，每个插补数据集缺失值位置的数据补齐具体数值是啥...———————————————————————————————————————————————————— 1、缺失值模式——可视化（md.pattern()） mice包提供了一个很好的函数md.pattern...可见博客：在R中填充缺失数据—mice包 ———————————————————————————————————————————————————— 2、mice函数详解 mice函数主要参数有mice...在使用Mice包的过程中会出现以下的疑惑： 已经有mice函数补齐了缺失值，可以直接用compete直接调出，为啥还要用with，pool？
1.2-可视化方法 此外就是mice 的可视化方法了： > md.pattern(my_data) Month Day Solar.R Wind Temp Ozone 99 1...1 1 2 1 1 1 0 0 0 1 3 0 0 10 10 10 33 63 这张图除了提供了每列数据的缺失值汇总情况...还有一个包VIM 也提供了函数： aggr_plot <- aggr(my_data, numbers=TRUE, sortVars...热平台法：热平台法又称匹配插补法，思路是在完全数据样本中，找到一个和具有缺失值的样本相似的完全数据样本，用完全数据样本值作为填充值，其过程有点类似于K阶近邻的思想。...碍于我的能力有限，这里贴上mice 的部分模型： 以及某个讲义：Handling Missing Data in R with MICE (amices.org)[5] 5-使用MICE 进行多重填补
摘要 近日，OpenAI 的 CEO Sam Altman 在社交媒体上透露，200 美元/月的 ChatGPT Pro 订阅计划因用户使用频率超出预期而导致亏损。...这款订阅产品以 200 美元/月的价格吸引了众多用户，提供了不限量使用 OpenAI 最新 AI 模型的权限。然而，仅仅上线一个月，就有消息指出该服务因用户高频使用导致了亏损。...它的背后隐藏着哪些技术和商业挑战？本文将逐一剖析。 亏麻了！OpenAI的200美元/月ChatGPT Pro为何使用量超预期导致亏损？...这种方式不仅降低了个人用户的开销，还进一步推高了单个账号的使用量。 可能的解决方案 引入使用限制：例如设置每日查询上限，避免超高频使用。 共享账号管控：通过更严格的验证机制防止多人共用一个账号。...调整价格策略：根据用户的使用量动态调整订阅价格。 总结 ChatGPT Pro 的案例为我们提供了一个有趣的商业研究对象： 用户体验与成本控制如何平衡？ 高价订阅是否需要设置使用限制？
我没有选择通常的 GNOME 或 Plasma 桌面，而是最初选择了 i3 平铺窗口管理器，因为它是一种值得体验的东西。...或者，你也可以始终使用命令行。...我知道使用 Pamac 有悖于 EndeavourOS 的理念（它会让你默认使用命令行），但是一个旨在使 Arch Linux 更容易的发行版应该使最终用户的一切都更容易，而 Pacmac 正是这样做的...瞧，您就拥有了一个非常类似 Apple 的桌面（图 3）。 图 3：我已经让我的桌面 Mac 化了！...EndeavourOS 为您提供了 Arch Linux，而没有 Arch 的所有特性。
分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。 变量 每个属性都是一个潜在的风险因素。...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot ---- 01 02 03 04 由上图可以看出...is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg) 填充，排除不重要的变量。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE) #查看填充结果 smr(mc_od) # 查看原始数据和插补后的数据分布情况 epot(mi_md
数据准备 来源 该数据集来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot 由上图可以看出，除了glucose变量，其它变量的缺失比例都低于...is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg) 填充，排除不重要的变量。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE) #查看填充结果 smr(mc_od) # 查看原始数据和插补后的数据分布情况 epot(mi_md
数据准备 来源 该数据集 （ 查看文末了解数据获取方式 ） 来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot ---- R语言逻辑回归、Naive Bayes...is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg) 填充，排除不重要的变量。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE) #查看填充结果 smr(mc_od) # 查看原始数据和插补后的数据分布情况 epot(mi_md
数据准备 来源 该数据集（查看文末了解数据获取方式）来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。...ra_da <- map str(ra_da ) 数据预处理 查看和处理缺失值 # 这里我们使用mice包进行缺失值处理 aggr matplot 由上图可以看出，除了glucose变量，其它变量的缺失比例都低于...is.na # 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略 gcog = glm(lcse ~ .) smry(glseg) 填充，排除不重要的变量。...至于为什么不选diaBP，主要是后面的相关性分析中，这两个变量会造成多重共线性。...mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE) #查看填充结果 smr(mc_od) # 查看原始数据和插补后的数据分布情况 epot(mi_md
缺失值处理 在实际的数据分析中，缺失数据是常常遇到的。缺失值（missing values）通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。 例如，年龄的缺失可能是由于某人没有提供他（她）的年龄。...VIM 包提供了大量可视化缺失值的函数，其中函数 aggr( ) 不仅展示每个变量里缺失值的个数（或比例），还展示多个变量组合下缺失值的个数（或比例）。...3.3 多重插补 多重插补（multiple imputation）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法，常用于处理比较复杂的缺失值问题。...R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包，如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法，被广泛运用于数据清洗过程中。...例如，使用下面的命令可以得到变量 Sepal.Length 的插补值： imputed.data$imp$Sepal.Length 函数 mice( ) 通过 Gibbs 抽样完成，默认进行 5 次随机抽样
大数据文摘出品 编译：张秋玥、胡笳、夏雅薇 数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。...不同问题有不同的数据插补方法——时间序列分析，机器学习，回归模型等等，很难提供通用解决方案。在这篇文章中，我将试着总结最常用的方法，并寻找一个结构化的解决方法。...在迭代过程中，我们插入缺失数据变量的值，再使用所有数据行来预测因变量。重复这些步骤，直到上一步与这一步的预测值几乎没有什么差别，也即收敛。 该方法“理论上”提供了缺失数据的良好估计。...多重插补 1、插补：将不完整数据集缺失的观测行估算填充m次（图中m=3）。请注意，填充值是从某种分布中提取的。模拟随机抽取并不包含模型参数的不确定性。...2、缺失值可以被视为一个单独的分类类别。我们可以为它们创建一个新类别并使用它们。这是最简单的方法了。 3、预测模型：这里我们创建一个预测模型来估算用来替代缺失数据位置的值。
数据处理 本文，我们将使用 R 自带的一个空气质量数据集airquality来估算缺失的值。为了介绍 mice 包的用法，先从数据集中删除一些数据点，制造一个缺失数据集。...其他变量低于 5% 的阈值可以保留。 使用 mice 包寻找缺失数据的特征 mice 包提供了一个很好的函数md.pattern() 来寻找缺失值的特征。...m：多重插补法的数量，默认为 5。 method：指定数据中每一列的输入方法。...PredictorMatrix 是预测变量矩阵，行代表插补变量，列代表为插补提供信息的变量，1和0表示使用和未使用。...以第一行为例，Ozone存在缺失值，并利用了其他五个变量的信息来进行数值插补。
（2）图形探究缺失数据 VIM包中提供大量能可视化数据集中缺失值模式的函数：aggr（）、matrixplot（）、scattMiss（） [plain] view plaincopy library(...[plain] view plaincopy library("VIM") aggr(sleep,prop=TRUE,numbers=TRUE)#用比例代替了计数 ?...7.多重插补 多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。 MI从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集。每个模拟数据集中，缺失数据将使用蒙特卡洛方法来填补。...处理生存分析缺失值的Kaplan-Meier多重插补 mix 一般位置模型中混合类别型和连续型数据的多重插补 pan 多元面板数据或聚类的多重插补 （1）成对删除 处理含缺失值的数据集时，成对删除常作为行删除的备选方法使用...若缺失数据的数目非常大，那么简单插补很可能会低估标准差、曲解变量间的相关性，并会生成不正确的统计检验的p值。应尽量避免使用该方法。
为了演示，下面对Tel变量缺失的观测进行剔除；对Sex变量的缺失值用众数替换；Age变量用平均值替换；Freq变量、Amount变量和ATV变量用多重插补法填充。 ?...这个时候，Tel变量、Sex变量和Age变量已不存在缺失值，下面对Freq变量、Amount变量和ATV变量使用多重插补法。...可通过mice包实现多重插补法，该包可以对数值型数据和因子型数据进行插补。...其他插补法，可通过 mice查看相关文档。 ? ? 通过不同的方法将缺失值数据进行处理，从上图可知，通过填补后，数据的概概览情况基本与原始数据相近，说明填补过程中，基本保持了数据的总体特征。...对于这种不一致性可以通过数据变换轻松得到一致的数据，只有数据源的数据一致了，才可以进行统计分析或数据挖掘。由于这类问题的处理比较简单，这里就不累述具体的处理办法了。
数据准备 来源该数据集 来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。...# 这里我们使用mice包进行缺失值处理aggrmatplot----点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病左右滑动查看更多01020304由上图可以看出...is.na# 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略gcog = glm(lcse ~ .)smry(glseg)填充，排除不重要的变量。...mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE)#查看填充结果smr(mc_od)# 查看原始数据和插补后的数据分布情况epot(mi_md)...=tablechisq.testtable3=tablechisq.testchisq.testggpairsdiaBP和sysBP有多重共线性的问题。
数据准备 来源该数据集来自对居民正在进行的心血管研究。分类目标是预测患者未来是否有 10 年患冠心病 (CHD) 的风险。数据集提供了患者的信息。它包括超过 4,000 条记录和 15 个属性。...# 这里我们使用mice包进行缺失值处理aggrmatplot----点击标题查阅往期内容R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病左右滑动查看更多01020304由上图可以看出...is.na# 查看glce与其它变量的线性相关性确定mice的填充策略gcog = glm(lcse ~ .)smry(glseg)填充，排除不重要的变量。...mice%in% m=5, "pmm", mai = 50, sd=2333, pint= FALSE)#查看填充结果smr(mc_od)# 查看原始数据和插补后的数据分布情况epot(mi_md)...=tablechisq.testtable3=tablechisq.testchisq.testggpairsdiaBP和sysBP有多重共线性的问题。
本章中，我们将学习处理缺失数据的传统方法和现代方法，主要使用 VIM 和 mice 包。...数据来源：VIM 包提供的哺乳动物睡眠数据sleep，该数据研究了62种哺乳动物的睡眠变量（因变量）、生态学变量（自变量）和体质变量间的关系（自变量）。...本章主要介绍了 mice 包提供的多重插补法（MI）。 ?...若使用均值替换，NonD 中的缺失值可用8.67来替换（两个值分别是Dream 和 NonD 的均值）。注意这些替换是非随机的，这意味着不会引入随机误差（与多重插补不同）。...18.9 小结 在本章中，我们学习了一些鉴别缺失值和探究缺失值模式的方法。学习了产生缺失值的机制，以及分析它们对后续可能产生的影响。同时回顾了三种流行的缺失值处理方法：推理法、行删除法和多重插补。
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