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r语言knn缺失值处理
R语言缺失值处理
答:
1、识别缺失数据 2、检测导致数据缺失的原因 3、删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值
。1、识别缺失数据:R语言中, NA 代表缺失值, NaN 代表不可能值, Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。在这里,推荐使用 is.na , is.nan , is.finite , is.infinite 4个函数去处理。x<...
请问各位大神,
用R语言
进行
knn
文本分类的结果精确度较低,会由什么原因造...
答:
变量数太多,根据斯坦福老师的观点,变量在6以下采用
knn
数据分析师—技术面试
答:
⑶caret包中的preProcess函数,可以进行缺失值的插补工作
,有knn、袋装、中位数方法⑷missForest包中的missForest函数,可以用随机森林的方法进行插补⑸可以用回归分析的方法完成缺失值插补工作⑹如果样本量很多,缺失的数据很少,可以选择直接剔除的方法3、数据异常值处理⑴summary函数进行简单的查看,比如:最大值、最小值等⑵b...
r语言
的kknn中的kernel参
答:
在使用
R语言
的k
knn
算法时,一个关键参数——kernel,常常让初学者感到困惑。通常,人们在
处理
这个选项时面临两种选择:“关闭”和“详细说明”。然而,由于“详细说明”中的内容往往复杂难懂,许多人往往选择直接关闭,忽视了其潜在价值。但今天,我们将深入解析kernel参数的“详细说明”,以便更好地理解其...
R语言Knn
算法中的训练集和测试集必须各占一半吗
视频时间 90:10
机器学习有哪些算法
答:
(1)有很多好的开源,在Python和
R
中可用的算法的自由实现。 (2)它在缺少数据时保持准确性,并且还能抵抗异常值。 (3)简单的使用作为基本的随机森林算法可以实现只用几行代码。 (4)随机森林机器学习算法帮助数据科学家节省数据准备时间,因为它们不需要任何输入准备,并且能够
处理
数字,二进制和分类特征,而无需缩放,变换...
e
语言
smote怎么
处理
percover
答:
1)准备数据过程中,遇到了缺失值的问题。以往都是自己手动写代码,用缺失值样本所在类别的均值或者众数替换掉,结果今天发现,DMwR2包就有
处理缺失值
的函数,而且思想一致【大哭】先奉上代码:install.packages("DMwR2");library(DMwR2) ;
knn
Imputation(YourDataFrame)(2)准备用SMOTE函数时,发现DMwR包...
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