我在做一个价格预测的东西，其中一列是清洁费，然后他30%都是NA，但是在任何模型中他都是Strong Predictor, 所以我还需要删掉吗？
机器学习其中一列的数据30%是NA怎么办？
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threenewbee 2019-11-14 17:05关注这个是结合你的业务来的，如果你认为这是不合法的数据，可以删除这些数据，如果你认为合法，可以设置一个默认值
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- 2022-03-02 23:00回答 1 已采纳 算法是算法，机器学习是机器学习，机器学习里的一些策略方法会用到算法来优化。机器学习的理论有的比较晦涩，而算法的原理往往简单易懂，一般机器学习需要用到最优化方面和概率方面的优化算法
- 2022-02-07 01:05回答 1 已采纳 直接加载模型然后对新数据集进行预测啊，结果就是0或者1，然后把结果按照之前训练的数据集格式写入一个新的csv，这就是相当于打上标签了，但是这个标签不一定是全部对的，除非你能保证你的模型推理结果一定是正
- 2022-12-26 11:57回答 2 已采纳 是的，如果你有100个样本，6列特征列，那么这个数据集是六维的。使用 PCA 进行降维时，你可以选择降到任意维度，例如 2 维。如果你使用 PCA 降维到 2 维，你将得到一个 100 行 2 列的矩
- 2023-04-18 00:07如桶底子脱的博客 Python极简讲义机器学习数据分析--自学讲义。
- 2022-08-02 11:53回答 2 已采纳 我也不太懂，我就把当初别人推荐给我的说一下吧 基础课程就是高数、线性代数、概率论。 书籍的话西瓜书和李航的《统计学习方法》
- 2022-11-11 15:51回答 4 已采纳 机器学习的一般分类为:监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习。很多东西可以cv出来，但是业务不一样，怎么整合你的业务，就是技术问题了。
- 2023-01-29 20:23回答 2 已采纳 XGBoost 默认是不能处理包含 inf 和 nan 的数据的，你需要先检测并处理掉数据中的无穷大或非数字值。 如果数据确实包含过大的浮点数导致了此类问题，你可以考虑对数据进行对数处理来减小数值的范
- 2023-02-07 12:36总的来说，“python机器学习-独热编码”这个资源很可能是教你如何使用Python的pandas库对分类数据进行独热编码，以适应机器学习模型的需求。通过学习这部分内容，你可以更好地理解和操作分类特征，提升模型的训练...
- 2022-09-24 21:21回答 1 已采纳 如果你的数据集够多，可以用网络训练。但听你的描述，感觉大概是非线性规划，就是有目标方程和多种目标条件限制，比如说求利润最大，里面要考虑运输成本，人的行为博弈，还有人数安排。我推荐你可以先看看一些启发式
- 2023-03-12 14:43回答 2 已采纳 这个错误提示表明，在计算距离的时候使用了字符串类型的数据，而距离计算一般是针对数值型数据的。你需要检查你的数据，看看是否有些特征是字符串类型的，如果有，你需要进行相应的处理，将其转换为数值类型，比如使
- 2023-02-20 10:44回答 4 已采纳 机器学习数据采集指的是从现有数据集或真实世界中采集数据以供机器学习算法使用的过程。这个过程可以涉及到很多方面，包括数据源的选择、数据收集、数据清洗和数据标注等环节。 在机器学习数据采集方面，一些常见的
- 2024-04-01 14:39云天徽上的博客 深入探讨了数据预处理的重要性，并介绍了诸如插值、数据归一化和主成分分析等关键技术。这些方法有助于我们清理数据中的噪声、消除异常值，以及降低数据的维度，从而为后续的机器学习模型训练提供更有价值的信息。
- 2023-11-14 09:00SarPro的博客 在实验中探索数据清洗的重要性以及清洗过程中的一些关键步骤，理解数据清洗是一个必要的预处理过程，用来帮助从原始数据中去除不准确、不完整或不适用于模型的记录，以确保所使用的数据是准确、可靠且适合用于模型...
- 2021-10-21 15:33-小透明-的博客 pandas做数据预处理是是很方便的。 Pandas读取数据
- 2021-07-06 12:56Eastmount的博客 Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识...
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