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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！...它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。 丢失数据可能是处理真实数据集时最常见的问题之一。数据丢失的原因很多，包括传感器故障、数据过时、数据管理不当，甚至人为错误。...丢失的数据可能以单个值、一个要素中的多个值或整个要素丢失的形式出现。 重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。...如果丢失的数据是由数据帧中的非NaN表示的，那么应该使用np.NaN将其转换为NaN，如下所示。...矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。有数据时，绘图以灰色（或您选择的颜色）显示，没有数据时，绘图以白色显示。

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Python—关于Pandas的缺失值问题(国内唯一)

缺失值的来源 在深入研究代码之前，了解丢失数据的来源很重要。这是数据丢失的一些典型原因： 用户忘记填写字段。 从旧版数据库手动传输时，数据丢失。 发生编程错误。 用户选择不填写字段。...也许我喜欢使用“n / a”，但是其他人喜欢使用“ na”。 检测这些各种格式的一种简单方法是将它们放在列表中。然后，当我们导入数据时，Pandas会立即识别出它们。这是我们将如何执行此操作的示例。...遍历OWN_OCCUPIED列 尝试将条目转换为整数 如果条目可以更改为整数，请输入缺失值 如果数字不能是整数，我们知道它是一个字符串，所以继续 看一下代码，然后我将对其进行详细介绍 # 检测数据 cnt...要尝试将条目更改为整数，我们使用。int(row) 如果可以将值更改为整数，则可以使用Numpy's将条目更改为缺少的值。np.nan 另一方面，如果不能将其更改为整数，我们pass将继续。...您会注意到我使用try和except ValueError。这称为异常处理，我们使用它来处理错误。 如果我们尝试将一个条目更改为一个整数并且无法更改，则将ValueError返回a，并且代码将停止。

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    TensorFlow和深度学习入门教程

    你会学到什么 什么是神经网络和如何训练它 如何使用TensorFlow构建基本的1层神经网络 如何添加更多的神经网络层数 训练技巧和窍门：过度拟合（overfitting），丢失信息（dropout），...使用加权矩阵W中的第一列加权，我们计算第一张图像的所有像素的加权和。这个和值对应于第一个神经元。使用第二列权重，我们对第二个神经元做同样的事情，直到第10个神经元。...NaN ??? ? 如果您看到准确度曲线崩溃，并且控制台输出NaN作为交叉熵，请不要惊慌，您正在尝试计算一个不是数（NaN）的值（0）。请记住，交叉熵涉及在softmax层的输出上计算的日志。...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9....最后，如果你做的一切都很好，尝试不同大小的网络，以确保其自由度受到限制，应用丢失数据（dropout），并训练大量的数据，你可能仍然被困在一个性能水平，似乎没有什么可以提高。

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    TensorFlow和深度学习入门教程

    使用加权矩阵W中的第一列加权，我们计算第一张图像的所有像素的加权和。这个和值对应于第一个神经元。使用第二列权重，我们对第二个神经元做同样的事情，直到第10个神经元。...NaN ??? ? 如果您看到准确度曲线崩溃，并且控制台输出NaN作为交叉熵，请不要惊慌，您正在尝试计算一个不是数（NaN）的值（0）。请记住，交叉熵涉及在softmax层的输出上计算的日志。...您也可以跳过此步骤，当您在输出中实际看到NaN时，可以回到该步骤。 你现在准备好深入 9....这个断开连接通常被标记为“过度拟合”，当您看到它时，您可以尝试应用称为“丢失信息”的正则化技术。 ? 在丢失数据期间，在每次训练迭代中，您从网络中丢弃随机神经元。...最后，如果你做的一切都很好，尝试不同大小的网络，以确保其自由度受到限制，应用丢失数据（dropout），并训练大量的数据，你可能仍然被困在一个性能水平，似乎没有什么可以提高。

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    tensorflow出现LossTensor is inf or nan : Tensor had Inf values

    值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。...，因而此时可以尝试使用更小的学习率进行训练来解决这样的问题。...数据本身，是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target在训练的时候，整个网络随机初始化，很容易出现Nan，这时候需要把学习率调小，可以尝试0.1

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    机器学习中处理缺失值的9种方法

    我们可以使用许多技术来处理丢失的数据。在这个文章中，我将分享处理数据缺失的9种方法，但首先让我们看看为什么会出现数据缺失以及有多少类型的数据缺失。 ? 不同类型的缺失值 缺失的值主要有三种类型。...优点 容易实现 方差失真更小 缺点 我们不能把它应用于每一种情况 用随机样本注入替换年龄列NaN值 def impute_nan(df,variable): df[variable+"_random...3、用新特性获取NAN值 这种技术在数据不是完全随机丢失的情况下最有效。在这里，我们在数据集中添加一个新列，并将所有NaN值替换为1。...创建列列表(整数、浮点) 输入估算值，确定邻居。 根据数据拟合估算。 转换的数据 使用转换后的数据创建一个新的数据框架。...只有当NaN值小于10%时，我们才应该使用这种技术。

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    TensorFlow中的Nan值的陷阱

    值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。...，因而此时可以尝试使用更小的学习率进行训练来解决这样的问题。

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    Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

    处理机制的权衡 常见的处理丢失数据的方法有两种： 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据 使用哨兵值直接替换丢失的值 上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...Pandas使用NaN或者None来代替丢失的值。...NaN 代替丢失值 另外一中哨兵是使用NaN，它时一种特殊的浮点型数据，可以被所有的系统识别。...how的默认值为any， 也就是说任意行或者列只要出现NA值就删除，如果修改为all，则只有所有值都为NA的时候才会删除。

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    使用 LSTM 进行多变量时间序列预测的保姆级教程

    在执行多元时间序列分析时必须记住一件事，我们需要使用多个特征预测当前的目标，让我们通过一个例子来理解： 在训练时，如果我们使用 5 列 [feature1, feature2, feature3, feature4...scaler.inverse_transform(prediction) 报错了，这是因为在缩放数据时，我们每行有 5 列，现在我们只有 1 列是目标列。...缩放后，将未来数据中的“Open”列值替换为“nan” 现在附加 30 天旧值和 30 天新值（其中最后 30 个“打开”值是 nan） df_30_days_future["Open"...要进行预测必须再次使用 for 循环，我们在拆分 trainX 和 trainY 中的数据时所做的。但是这次我们只有 X，没有 Y 值。...当第二个 for 循环将尝试运行时，它将跳过第一行并尝试获取下 30 个值 [1:31] 。这里会报错错误因为Open列最后一行是 “nan”，所以需要每次都用预测替换“nan”。

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    Pandas数据类型转换：astype与to_numeric

    astype来实现： df = df.astype({'A': int, 'B': float})（二）常见问题及解决办法无效字面量当尝试将非数字字符串转换为数值类型时，可能会遇到“invalid...为了避免这种情况，可以在转换前清理数据，或者使用errors='ignore'参数跳过无法转换的值。精度丢失在从浮点数转换为整数时，可能会导致精度丢失。...downcast: 指定是否尝试缩小数据类型范围，可选值为'integer'或'float'。...（一）优势自动识别缺失值to_numeric 可以自动将无法解析为数字的值替换为NaN，这使得它非常适合处理含有脏数据的数据集。优化内存占用使用downcast参数可以帮助减少不必要的内存消耗。...例如，当数据实际上只包含较小范围内的整数时，可以将其转换为更节省空间的整数类型。

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    时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测

    小H：那尝试下LSTM吧～ LSTM是一个循环神经网络，能够学习长期依赖。简单的解释就是它在每次循环时，不是从空白开始，而是记住了历史有用的学习信息。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM from tensorflow.keras.layers import Dense...# 对目标列的0修改为nan full_df=pd.concat([pd.DataFrame(old_scaled_array),new_scaled_df]).reset_index().drop(...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin

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    从零开始实现数据预处理流程

    本文需要使用两个软件包： 数据分析软件包 Pandas。在 Python 中常用的数据分析工具中，通常使用 pandas 软件包。...本文主要包括以下几个内容： 创建一个人工数据集，使用 Pandas 软件包对数据集进行读取； 使用三种策略对缺失值进行处理； 使用 sklearn 软件包处理文本标签； 转换为 PyTorch 和 TensorFlow...", axis = 1) # 删除SepalLength列 # 策略 3 data = data.fillna(0) # NaN设置为0 mean = data.mean() data = data.fillna...(mean) # NaN设置为平均数 median = data.median() data = data.fillna(median) # NaN设置为中位数 处理文本标签 鸢尾花数据集是经典的分类数据集...通过位置索引 iloc，我们将 data 分成 inputs 和 outputs，其中前者为 data 的前两列，而后者为 data 的最后一列。

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    tensorflow语法【zip、tf.tile、tf.truncated_normal、tf.data.Dataset.from_tensor_slices、dataset中shuffle()】

    相关文章： 【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学 【三】...tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- zip（）函数 zip语法...在本例中，第一个维度就是行，第二个维度就是列，因此 b 就变成了 2x6 的矩阵。...举例，当输入参数mean = 0 ， stddev =1时， 使用tf.truncated_normal的输出是不可能出现[-2,2]以外的点的， 而如果shape够大的话，tf.random_normal...dtype：返回的numpy array的数据类型 padding：‘pre’或‘post’，确定当需要补0时，在序列的起始还是结尾补 truncating：‘pre’或‘post’，确定当需要截断序列时

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    【Python】已完美解决：机器学习填补数值型缺失值时报错)TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘axis’，

    然而，在使用这些方法进行填补时，有时可能会遇到TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'axis’的错误。...二、可能出错的原因 这个错误通常表明你在调用某个函数或类时，传入了一个它不支持的关键字参数axis。在Python中，axis参数常用于NumPy和Pandas等库，用于指定操作的轴（例如行或列）。...], [4, np.nan, 6], [7, 8, 9]]) # 尝试使用FictitiousImputer来填补缺失值，错误地传入了axis参数 imputer = FictitiousImputer...({ 'A': [1, 4, 7], 'B': [2, np.nan, 8], 'C': [np.nan, 6, 9] }) # 使用均值填补缺失值（默认沿...备份数据：在填补缺失值之前，最好先备份你的原始数据，以防万一填补过程中出现问题导致数据丢失或损坏。

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    构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10Tensorflow2.11)

    然而，启发式协同过滤算法也存在一些缺陷：     难以处理冷启动问题：当一个用户或一个物品没有足够的评分数据时，启发式协同过滤算法无法对其进行有效的预测，因为它需要依赖于已有的评分数据。     ...有数据的列代表用户看过，1-10代表看了之后的完播程度，如果没看过就是NAN，现在我们的目的就是“猜”出来这些没看过的视频的完播数据是多少？从而根据完播数据完成视频推荐系统。    ...随后安装Tensorflow框架： pip3 install tensorflow     如果是Mac用户，请安装mac版本： pip3 install tensorflow-macos    ...而为了检验机器学习的成果（即机器是否有真正理解特征的含义），则使用mask(遮罩)的方式，将原始数据当中的一部分无关核心的内容“遮掉”，然后再尝试进行输入输出操作，如果输入输出操作的结果与没有遮罩的结果进行比较后足够相近...这里需要注意的是，因为embedding 这个词其实是有一定程度的误用的关系，所以不要尝试用原来的语义去理解这个词，通俗地讲，可以把它理解为“特征（feature）”，即从原始数据中提取出来的一系列的特征属性

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    TensorFlow Serving RESTful API

    ---- 除了gRPC APIs，TensorFlow ModelServer也开始支持使用RESTful API在TensorFlow模型上进行分类、回归、和预测了。...如果所有命名的输入的tensor都有同样的0维，则使用这个格式。如果不是，则使用下面的列的形式。 在行形式中，输入的JSON请求中以instances为key。...如果你命名了不同0维的输入，就要使用下面描述的列形式。 以列的形式说明输入的tensor。 如果各个命名的输入的0维不一样，或者你想要一个更加紧凑的表现形式，就使用列的形式来说明你的输入tensor。...如果模型输出多个命名的tensor，我们输出对象，其每个key都和输出的tensor名对应，和上面提到的列形式输入类似。 输出二进制值 TensorFlow不区分非二进制和二进制值。...除了有限的值外（e.g. 3.14, 1.0 等等），可以使用NaN或者无限值（Infinity 和-Infinity）。

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    【深度学习基础】预备知识 | 数据预处理

    神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现。...本节我们将简要介绍使用pandas预处理原始数据，并将原始数据转换为张量格式的步骤。后面的章节将介绍更多的数据预处理技术。...通过位置索引iloc，我们将data分成inputs和outputs，其中前者为data的前两列，而后者为data的最后一列。对于inputs中缺少的数值，我们用同一列的均值替换“NaN”项。...由于“巷子类型”（“Alley”）列只接受两种类型的类别值“Pave”和“NaN”，pandas可以自动将此列转换为两列“Alley_Pave”和“Alley_nan”。...用pandas处理缺失的数据时，我们可根据情况选择用插值法和删除法。

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    TensorFlow官方教程翻译：TensorFlow调试器

    这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...03 tfdbg CLI常用指令 在tfdbg>弹出界面尝试下列命令（参考代码tensorflow/python/debug/examples/debug_mnist.py） 在第一调用run()的时候...如果inf和nan的例子很难用肉眼看出，你可以使用下列指令运行正则表达式搜索，并且高亮输出： tfdbg>/inf 或者： tfdbg>/(inf|nan) 为什么出现了这些无穷大？...，并使用--debug： python-m tensorflow.python.debug.examples.debug_mnist--debug 输入在弹出的tfdbg>界面，输入run –f has_inf_or_nan...你包含的第一个依赖是使用没有即使调试器支持的TensorFlow；第二个开启调试器。

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