【机器学习】数据清洗之处理缺失点
引言: 在机器学习领域，数据被广泛认为是驱动模型性能的关键。然而，在真实世界的数据中，缺失值是一个不可避免的问题，可能来自于测量错误、系统故障或其他未知因素。正确而有效地处理这些缺失值对于确保数据质量和模型的准确性至关重要。 本文将深入探讨数据清洗中一项关键任务：处理缺失点。我们将介绍不同的方法，涵...
【机器学习】数据清洗之识别缺失点
引言： 在机器学习领域，数据的质量直接关系到模型的性能和可靠性。而在实际应用中，我们往往面临一个普遍存在的问题——缺失值。缺失值可能因为各种原因而产生，如传感器故障、数据采集错误或者主观选择性填写。因此，深入了解并识别缺失值成为数据清洗的重要步骤之一。 本文将探讨缺失值的概念及其危害，并介绍在数据清...
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