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机器学习-Sklearn（第三版）

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3077_Yuki · 2022-07-05 · 022 - 2 3.2 案例：用随机森林填补缺失值 (1).mp4 0

实例：用随机森林回归填补缺失值

我们从现实中收集的数据，几乎不可能是完美无缺的，往往都会有一些缺失值。面对缺失值，很多人选择的方式是直接将含有缺失值的样本删除，这是一种有效的方法，但是有时候填补缺失值会比直接丢弃样本效果更好，即便我们其实并不知道缺失值的真实样貌。我们可以使用sklearn.impute.SimpleImputer来轻松地将均值，中值，或者其他最常用的数值填补到数据中

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1512_N_小星星 · 2021-09-22 · 022 - 2 3.2 案例：用随机森林填补缺失值 (1).mp4 0