imputation

python 缺失值处理的方法（Imputation）

一、缺失值的处理方法由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit-learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值
飞飞飞鸟不会飞·2019-07-02 10:03

GWAS: 网页版的基因型填充（genotype imputation）

在全基因组关联分析中，处理芯片数据时，必须走的一个流程就是基因型数据填充（imputation）。当然，如果你拿到的是全测序的数据，请忽略这一步。下面直奔主题，怎么在网页版进行基因型填充。
橙子牛奶糖·2019-05-08 10:00

sklearn.preprocessing

sklearn中提供了数据预处理的模块，该模块包括了scaling（缩放），centering（中心化），normalization（归一化），binarization（二值化）和imputation（
Hiappsus·2019-04-18 08:04

用R语言的MICE包对缺失数据进行多重插补（一）-- 缺失数据分析

插补法（Imputation）是对一种对缺失数据进行调整的方法。该方法用多个可能的值来填充一个缺失的数据项，从而反映了缺失数据的不确定性。
carlwu·2017-07-21 14:28

scikit-learn preprocessing模块

version:sklearn0.16.1sklearn.preprocessing模块包括scaling，centering,normalization和imputation方法。
power0405hf·2015-10-16 21:00
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