(zhihu.com)[4] 前言 其实之前我也介绍过缺失值的处理：[[28-R数据整理03-缺失值NA的处理]]。...在前两种情况下可以根据其出现情况删除缺失值的数据，而在第三种情况下，删除包含缺失值的数据可能会导致模型出现偏差。因此我们需要对删除数据非常谨慎。而且，插补数据并不一定能提供更好的结果。...以我们的数据为例： 3-常用的处理方法 3.1-暴力删除法 直接删除有缺失值的样本，比如na.omit。 删除存在大面积缺失值的变量。...虚拟变量填补:把缺失值设定为一个新的变量，一般适用于分类数据统计。 均值/中位数/分位数填补：用存在缺失值的变量的已有值的均值/中位数/分位数，作为填补值。这种方法显然会导致方差偏小。...回归填补：将缺失变量作为因变量，相关变量（其他变量）作为自变量，进行回归拟合，用预测值作为填补值。用于作为自变量的变量最好是具有完全数据（无缺失）。
数据预处理 由于空气质量数据集包含一些缺失值，因此我们将在开始拟合模型之前将其删除，并选择70％的样本进行训练并将其余样本用于测试： N.train 线性模型不是最佳模型。实际上，残差似乎遵循某种形式的泊松分布。为了找出最小二乘模型的拟合对离群值如此差的原因，我们再来看一下数据。...最小二乘模型 处理负预测的一种简单方法是将其替换为尽可能小的值。这样，如果我们将模型交给客户，他就不会开始怀疑模型有问题。...该模型对低臭氧水平置信度较高，但对高臭氧水平置信度较低 数据集 优化模型后，我们现在返回初始数据集。还记得我们在分析开始时就删除了所有缺失值的观察结果吗？...这表明对缺失值的估算比将噪声引入数据中要多得多，而不是我们可以使用的信号。可能的解释是，具有缺失值的样本具有不同于所有测量可用值的分布。
p=11758 最近我们被客户要求撰写关于Nelson Siegel和线性插值模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...然后我们可以用这些利率建立一个期限结构模型来为任何债券定价。严格违反期限结构可能是买入/卖出机会，也可能是套利机会。...我们还将调用某些数据和计算。 让我们加载库并检查收益率曲线数据。...0.9619048 0.9119386 0.8536265 0.7890111 ## ## $R0t ## [1] 0.03960396 0.04717001 0.05417012 0.06103379 线性插值...语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模》。
我个人有几个看法： 数据样本量足够大，在删除缺失值样本的情况下不影响估计总体情况，可考虑删除缺失值； 二是数据样本量本身不大的情况下，可从以下两点考虑：1是采用缺失值替换，SPSS中具体操作为“转换”菜单下的...“替换缺失值”功能，里面有5种替换的方法。...若数据样本量不大，同质性比较强，可考虑总体均值替换方法，如数据来自不同的总体（如我做农户调研不同村的数据），可考虑以一个小总体的均值作为替换（如我以一个村的均值替换缺失值）。...2是根据原始问卷结合客观实际自行推断估计一个缺失值的样本值，或者以一个类似家庭的值补充缺失值。 心得2：数据预处理第二点异常值的处理。...我个人总结做回归的步奏如下： （1）对数据进行预处理，替换缺失值和处理异常值； （2）是将单个自变量分别与因变量做散点图和做回归，判定其趋势，并做好记录（尤其是系数正负号，要特别记录）； （3）是自变量和因变量一起做相关系数
inplace=True) Time-Series Specific Methods 时间序列分析专属方法 前推法（LOCF，Last Observation Carried Forward，将每个缺失值替换为缺失之前的最后一次观测值...纵向数据在不同时间点跟踪同一样本。当数据具有明显的趋势时，这两种方法都可能在分析中引入偏差，表现不佳。 线性插值。此方法适用于具有某些趋势但并非季节性数据的时间序列。 季节性调整+线性插值。...此方法适用于具有趋势与季节性的数据。 ? 季节性+插值法 ? 线性插值法 ? LOCF插补法 ? 均值插补法 注：以上数据来自imputeTS库的tsAirgap；插补数据被标红。...首先，因为替换值是根据其他变量预测的，他们倾向于“过好”地组合在一起，因此标准差会被缩小。我们还必须假设回归用到的变量之间存在线性关系——而实际上他们之间可能并不存在这样的关系。...这种情况下，我们将数据集分为两组：一组剔除缺少数据的变量（训练组），而另一组则包括缺失变量（测试组）。我们可以用逻辑回归和ANOVA等方法来进行预测。 4、多重插补法。
如果与完整的数据集相比，缺失值的百分比过大，则效果不佳。 ---- 用平均值/中位数估算缺失值： 数据集中具有连续数值的列可以替换为列中剩余值的平均值、中值或众数。...与以前的方法相比，这种方法可以防止数据丢失。替换上述两个近似值（平均值、中值）是一种处理缺失值的统计方法。 ? 在上例中，缺失值用平均值代替，同样，也可以用中值代替。...---- 分类列的插补方法： 如果缺少的值来自分类列（字符串或数值），则可以用最常见的类别替换丢失的值。如果缺失值的数量非常大，则可以用新的类别替换它。 ?...Python中朴素贝叶斯和k近邻的sklearn实现不支持缺失值。 这里可以使用的另一个算法是RandomForest，它对非线性和分类数据很有效。...安装datawig库 pip3 install datawig Datawig可以获取一个数据帧，并为每一列（包含缺失值）拟合插补模型，将所有其他列作为输入。
1、随机缺失(MAR):随机缺失意味着数据点缺失的倾向与缺失的数据无关，而是与一些观察到的数据相关 2、完全随机缺失(MCAR):某个值缺失的事实与它的假设值以及其他变量的值无关 3、非随机缺失(MNAR...此处年龄变量缺失值受性别变量影响) 在前两种情况下，根据数据的出现情况删除缺失值的数据是安全的，而在第三种情况下，删除缺失值的观察值会在模型中产生偏差。所以在移除观测结果之前，我们必须非常小心。...这两种方法都会在分析中引入偏差，并且在数据有明显趋势时表现不佳 线性插值 该方法适用于具有一定趋势的时间序列，但不适用于季节数据 ? ? 数据：Tsairgap表单库（输入），红色插值数据 ?...一个缺点是平均估算减少了数据集中的方差。 ? ? 线性回归 首先，用一个相关矩阵来识别缺少值的变量的几个预测器。在回归方程中选取最佳的预测因子作为自变量。缺少数据的变量用作因变量。...首先，因为替换的值是从其他变量中预测出来的，它们往往“非常吻合”，所以标准误差被缩小了。当回归方程中使用的变量可能不存在线性关系时，还必须假设它们之间存在线性关系。
2、缺失值和异常值的处理 （1）处理缺失值 ① 数据探索与理解 首先，需要仔细了解数据，确定哪些特征存在缺失值，并理解缺失的原因。...② 缺失值的处理方式 删除：如果缺失值占比很小且随机分布，可以考虑删除确实样本或特征。 填充：采样统计量（如均值、中位数、众数）进行填充，或者使用插值法（如线性插值、多项式插值）进行填充。...模型预测：使用其他特征建立模型来预测缺失值。...③ 代码示例 import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer # 假设 df 是你的数据框 # 使用均值填充缺失值 imputer...② 异常值的处理方式 删除：如果异常值数量较少且不影响整体趋势，可以考虑删除异常样本。 替换：用特定值（如上下限、中位数、均值）替换异常值，使其不会对模型产生过大影响。
数据上面： 有缺失 简单的回归了一下，不太行 残差也过不去 说说步骤： 替换 缺失值的处理 时间缺失 温度里面有缺失 不要了，缺的不要了,直接扔了，这样我们就得到了一小时为单位的温度和各个指标的对应数据...不能做线性回归。...使用matlab进行一下回归分析：如果没有matlab的话可以点 ->Matlab2018b安装+破解（有偿下载） ->Matlab 2021a安装 回归的样子 残差图有趋势这就不好 处理过后的数据...变得好看了许多 协同的趋势更加的明显 归一化，太好看了（温度） 但是参数就不好看了 归一化的数据 这个是温度和参数在一个坐标系内，没有什么好说的 对应的数据指标 我们使用工具箱拟合一下...该值只能用于拟合函数是线性函数时对拟合结果的评价，一般函数拟合结果的好坏直接看SSE（误差平方和）即可。 这个SSE也过不了 使用插值拟合，最近邻 好看吗？
目标阶段分析：以目标帧为零点，将数据分为-100-2000ms的时间段，并且根据药物（MPH或PLA）和正确率（击中或漏报）分别平均相同条件试次。...对试次进行基线校正，删除波幅绝对值大于100 uV的试次。通过视觉观察总平均波形图和头皮地形图确定顶叶P3成分，并测量Pz电极点。用于测量成分峰振幅的延迟窗口为目标帧开始后1250-1800 ms。...为确定数据是否更倾向于零假设，而不是备择假设，研究者使用贝叶斯因子（B）分析重新进行检验。B值小于1/3表示支持零假设，B值大于3表示支持备择假设。...药物×目标帧的交互作用显著。多重比较发现，在MPH条件下，P3波幅在非目标帧之间呈线性增长趋势，而PLA条件下则不存在这一趋势。...在目标前的4s间隔内5帧的额叶P3成分的总平均波形。P3可预测正确率，即在击中前表现出比漏报前更大的P3峰振幅。在MPH条件下，P3振幅在各帧间呈系统的线性增加，而在PLA条件下则无明显线性增加。
类别特征 几乎总是需要一些处理 高基数类别特征会导致非常稀疏的数据 难以做缺失值插补 ? Onehot编码 对长度为K的数组进行K编码。...大多数当前的处理方法都不能很好地对待缺失值，以及新数据中的新类别 ?...计数编码（频率编码） 将类别特征替换为训练集中的计数（一般是根据训练集来进行计数，属于统计编码的一种，统计编码，就是用类别的统计特征来代替原始类别，比如类别A在训练集中出现了100次则编码为100） 对线性和非线性算法均有用...可能对异常值敏感 可以添加对数转换，可以很好地处理计数（主要是针对count编码之后特征分布不规则的问题和常规的处理不规则分布的连续特征是一样的方式） 用'1'替换新数据中没见过的类别（没见过的类别如果有...（某些类别可能只包含部分的类别会出现0值，此时会进行拉普拉斯平滑，不过对于回归则没有这种问题） 添加随机噪声以应对过拟合（我一般用交叉验证不怎么加噪声） 正确应用时：线性和非线性的最佳编码 ?
大多数当前的处理方法都不能很好地对待缺失值，以及新数据中的新类别 一个简单的例子 哈希编码 对固定长度的数组执行“ OneHot编码”。...（没看明白） 一个简单的例子 计数编码（频率编码） 将类别特征替换为训练集中的计数（一般是根据训练集来进行计数，属于统计编码的一种，统计编码，就是用类别的统计特征来代替原始类别，比如类别A在训练集中出现了...用'1'替换新数据中没见过的类别（没见过的类别如果有n个则编码为n） 可能会产生冲突：相同的编码，不同的变量（不同类别出现次数一样） 一个简单的例子 LabelCount编码（就是对count编码进行排名...（某些类别可能只包含部分的类别会出现0值，此时会进行拉普拉斯平滑，不过对于回归则没有这种问题） 添加随机噪声以应对过拟合（我一般用交叉验证不怎么加噪声） 正确应用时：线性和非线性的最佳编码 一个简单的例子...趋势编码，简单说就是根据时间序列来计算某段时间的一些统计值，比如对总支出进行编码，例如：在上周支出，在上个月支出，在去年支出。这个也是比较常见的方法。
inplace=True将直接对数据帧本身执行操作，默认情况下，它将创建另一个副本，你必须再次将其分配给数据帧，如df = df.drop(columns="Unnamed: 13")。...如果我们在读取数据时发现了这个问题，我们实际上可以通过将缺失值传递给na_values参数来处理这个缺失值。结果是一样的。 现在我们已经用空值替换了它们，我们将如何处理那些缺失值呢?...这在进行统计分析时非常有用，因为填充缺失值可能会产生意外或有偏差的结果。 解决方案2：插补缺失值 它意味着根据其他数据计算缺失值。例如，我们可以计算年龄和出生日期的缺失值。...在这种情况下，我们没有出生日期，我们可以用数据的平均值或中位数替换缺失值。 注：平均值在数据不倾斜时最有用，而中位数更稳健，对异常值不敏感，因此在数据倾斜时使用。...在这种情况下，让我们使用中位数来替换缺少的值。 ? df["Age"].median用于计算数据的中位数，而fillna用于中位数替换缺失值。
isna 函数确定数据帧中缺失的值。...让我们用 iloc 做另一个示例。 df.iloc[missing_index, -1] = np.nan 7.填充缺失值 fillna 函数用于填充缺失的值。它提供了许多选项。...它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...默认替换值为 NaN，但我们也可以指定要作为替换值。...df['Geography'] = df['Geography'].astype('category') 24.替换值 替换函数可用于替换数据帧中的值。
常见的脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号的数据。 缺失值分析 数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...缺失值的影响有（1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息；（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握；（3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。...缺失值分析：使用简单的统计分析，可以得到含有缺失值的属性的个数、以及每个属性的未缺失数、缺失数与缺失率等。缺失值处理，从总体上来说分为删除存在缺失值的记录、对可能值进行插补和不处理三种情况。...如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。 （3）箱型图分析。...统计量分析 用统计指标对定量数据进行统计描述，通常从集中趋势和离中趋势两个方面进行分析。
上一篇文章(缺失值处理)介绍了缺失值处理的判断方法，这一讲接着介绍缺失值常用的几种处理方法：删除法，替换法和插补法。不同的方法对应不同类型的缺失值。...complete.cases(algae)) [1] 0 2.替换法 直接删除含有缺失值的行记录的代价和风险较大，故我们可以考虑将缺失值部分替换掉，如用均值去替换，即均值替换法，该方法根据变量的不同类型选择不同的替换...参数介绍: data一个包含完整数据和缺失数据的矩阵或数据框，其中各缺失数据用符号NA表示; m:指定的多正插补数，默认值为5; method:一个字符串，或者长度与数据集列数相同的字符串向量，用于指定数据集中的每一列采用的插补方法...，指定产生固定的随机数的个数，默认值为NA; defaultMethod:一个向量，用于指定每个数据集采用的插补建模方法，可供选者的方法有多种，“pmm”表示用预测的均值匹配，“logreg”表示用逻批回归拟合...algae数据集中含有缺失值的第4到11列数据，默认插补查补数据集为5个;然后创建fit对象，用于设定统计分析方法，这里指定线性回归，则fit是一个包含4个统计分析结果的列表对象;再创建pool 对象，
在Pandas库里面，用read_csv的方法，来读取本地的CSV文件，每个文件是一个数据帧 (Data Frame) 。 给每个数据帧里的自变量和因变量，分别做矩阵和向量。...我们获取的数据，通常是异构数据。导致缺失数据 (Missing Data) 的原因有很多，需要处理一下，模型的表现才不会减损。 可以把缺失的数据，用整列数据的平均值或者中位数代替。...大部分机器学习算法，都会拿两个数据点之间的欧几里得距离 (Euclidean Distance) 做计算。 这样一来，如果一个特征比其他特征的范围值更大，这个特征值就会成为主导。...今天，要做的是简单线性回归 (Simple Linear Regression) 。 ? 就是拿已知的那些 (x,y) 数据点，做出一条线性的趋势，来预测其他x值，对应的y。 第一步：数据预处理 ?...要把数据集，拟合到简单线性回归模型里面去，可以用sklearn.linear_model里面的LinearRegression来解决。
p=14528 在当我们缺少值时，系统会告诉我用-1代替，然后添加一个指示符，该变量等于-1。这样就可以不删除变量或观测值。...---- 视频 缺失值的处理：线性回归模型插补 ---- 我们在这里模拟数据，然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失值替换为-1，然后拟合未定义的模型。...现在让我们尝试以下策略：用固定的数值替换缺失的值，并添加一个指标， B=rep(NA,m) hist(B,probability=TRUE,col=rgb(0,0,1,.4),border=...这个想法是为未定义的缺失预测值预测。最简单的方法是创建一个线性模型，并根据非缺失值进行校准。然后在此新基础上估算模型。...8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例
我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） 变量识别（我们拥有什么数据） 单变量分析（了解数据集中的每个字段） 多元分析（了解不同领域和目标之间的相互作用） 缺失值处理 离群值处理...# 让我们导入EDA所需的库： import numpy as np # 线性代数 import pandas as pd # 数据处理，CSV文件I / O导入（例如pd.read_csv） import...在训练集中，我们有1017209个观察值和9列/变量。 在测试集中，我们有41088个观测值和8列/变量。 在商店集中，我们有1115个观察值和10列/变量。 首先让我们清理 训练数据集。...缺少数据，因为商店没有竞争。因此，我建议用零填充缺失的值。...如果未进行促销，则应将“促销”中的NaN替换为零 我们合并商店数据和训练集数据，然后继续进行分析。 第一，让我们按销售量、客户等比较商店。
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