r語言

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資料分析中缺失值處理~R語言

最近接到了一些真實的資料,資料中包含著許多缺失值,如何對缺失值處理,能更好的為我們做資料分析,更高效率的建模,縮小在測試集上預測分析的偏差,當然這個偏差越小我們肯定越高興的。 資料準備 我用的是一份地理樣本資料,裡面有座標,各種物質成分(Ca,N,P等) 對於缺失資料的檢驗,有多個方法。 第一種: […]

資料預處理之缺失值插補 — 基於R語言

本文結構:前言——資料介紹——檢查缺失值分佈——缺失值插補(4種方法)——總結 前言: 現實生活中的資料是紛繁雜亂的,收集來的資料有缺失和錄入錯誤司空見慣,所以學習如果處理這些常見問題是每一個資料人必須掌握的技能,俗話說巧婦難為無米之炊,不能很好的處理原始資料會給後來的建模帶來麻煩,甚至引入不必要的 […]

Rstudio-處理缺失值的方法

1. 剔除含有缺失值的案例(行) algae[!complete.case(algae),]  %找出algae資料集中具有缺失值的全部案例 剔除分兩種:一種是剔除具有缺失值的全部案例;另一種是剔除缺失值較多的案例。 (1) 刪除algae資料集中具有缺失值的全部案例:algae <- na. […]

R語言學習之簡單線性迴歸

從許多方面來看,迴歸分析都是統計學的核心。它其實是一個廣義的概念,通指那些用一個或多個預測變數(也稱自變數或解釋變數)來預測響應變數(也稱因變數、效標變數或結果變數)的方法。即通過已知的點來建立擬合模型,用給定的X值來預測Y值,找到一條合適的擬合曲線,算出合適的斜率和方差。只有一個自變數的情況稱為簡 […]