imputation

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我想使用mids類對象來計算羣集健壯標準錯誤。這是由於我原始數據的一列中缺少值的多重插補。下面是一個簡單例子。 library(mice) y <- c(1,0,0,1,1,1,1,0) x <- c(26, 34, 55, 15, 31 ,47, 97, 12) z <- c(2, NA, 0, NA, 3 ,7,7, 5) mydata <- as.data.frame(cbind(y

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缺失值，分類任務

我正在使用來自UCI的此數據集breastcancer，但它包含缺失值。任何人都可以幫我解決它嗎？我是ML新手，對丟失值技術我不太瞭解。這裏是數據集cancerdata的鏈接。我試着讀該代碼： data <- read.csv('D:/cancer.csv', header=FALSE) # Reading the data for(i in 1:ncol(data)) { dat

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如何在RICE中使用MICE包進行多重插補後使用rowSums（）

我有一個簡短的問題：我使用MICE包中的多重插補算出了項目數據。插補後，我想總結項目總分。但是，我的數據現在處於mids對象中，我無法弄清楚如何完成這個簡單的任務。有沒有人有這個「問題」的經驗？最佳，萊昂哈德

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多重插補練習

我在回顧R中的多重插補方法，並且遇到了一個根本性但重要的問題。在下面的腳本中，服務於數據[4:10，3] < - rep（NA，7）？它是否告訴R重複NA七次？ library(mice) library(Amelia) library(mi) library(missForest) library(Hmisc) library(mi) data <- airquality dat

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如何輸入不均勻缺失的數據

我有一個形狀的數據幀2701x128它有很多缺失的值。事情是有些行可以有95％的填充數據，有些只有5％。讓我試着想象它： X軸是行（後排序）的數量，y軸是非零值的數量（排序，直方圖等） X - 軸是（後排序），y軸顯示，非零的專欄中有多少在所有行（排序的，直方圖等）我需要的列數：我需要儘可能準確地輸入數據，因爲這是我需要解決的問題。問題：我不能使用均值，中值和其他統計時刻對所有內容進行插值，因

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dim（X）在使用鼠標函數時必須具有正值長度

我正在對一系列有序變量進行缺失值插補。我第一次在數據幀中讀出，並做一些清潔： dietgp1m<-read.csv(file='1 Month data-diet.csv',header=TRUE,na.strings=c(""," ","NA",".")) for (i in 1:ncol(dietgp1m)) {dietgp1m[,i]<-as.factor(dietgp1m[,i])}

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DataFrame的某些包含或排除列的所有值如何根據條件被打印？

比方說，我有一個簡單的數據幀： import pandas as pd df = pd.DataFrame.from_dict( { 'foo': [0.00, 0.31, 0.45], 'bar': [1.00, 0.55, 3.01], 'qux': [0.30, 4.10, 2.78] }, orient = '

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我有一個分類項目，其中一些列/特徵的空值超過90％。我如何處理它們？

以我分類問題，一些功能（〜5）中85層的特徵具有大多空值（> 90％）。我如何處理這些值？難道我， 1）忽略這些列/功能完全 2）嘗試，如果是如何歸咎於這些值？ 3）的任何其他方法？我開始用隨機森林，我是一個新手，以這種方法，並隨機森林自行處理空值？我怎樣才能實現這個？隨機森林如何做到這一點？我在哪裏可以瞭解到這一點 - 任何參考將非常受歡迎。在此先感謝。

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Python Pandas插值爲空值

我試圖用對應於行df [row，'avg']和列（'impute [col]'）平均值的偏移量來置換Null值。有沒有辦法做到這一點，使該方法與.map並行？或者是否有更好的方法遍歷包含空值的索引？ test = pd.DataFrame({'a':[None,2,3,1], 'b':[2,np.nan,4,2], 'c':[3,4,np.nan,3], 'avg':[2.5,3

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R - 有沒有辦法來限制由'mi'計算的值的範圍？（使用Kaggle Titanic數據集）

我一直在研究R-bloggers上的How to perform a Logistic Regression in R教程，其中使用了Kaggle Titanic challenge的數據集。所有帖子中的代碼都可以在here找到。爲891名乘客都包含在這組數據（891行）和177 數據已經丟失Age值：有訓練數據集存在丟失的數據 type missing method model