使用 python 创建模型时处理 NAN 值

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 python 创建模型时处理 NAN 值

【英文标题】：Deal with NAN values when creating models with python

【发布时间】：2019-05-11 10:40:55

【问题描述】：

我必须通过变量矩阵 (X) 来解释变量 (Y)。我的 Y 中有 NAN 值，这是要解释的变量。我的 NAN 值占了我观察的一半。 我应该删除 NAN 的 Y 行吗？

X：（整数矩阵）已清理且不包含 NAN 值。 Y：取（YES，NO，NAN）。 我该怎么办

谢谢你！！

【问题讨论】：

请编辑您的问题，任何人都无法阅读。

这不是技术问题。您必须问自己为什么 Y 变量中确实存在缺失值：数据收集问题？ NaN 真的代表什么吗？不知道问题很难说。编辑：我怀疑这是一个机器学习问题。在 ML 中，数据清理、准备和探索是 80% 的任务。

NAN 什么也没说.. NAN = 我们不知道回应

那你有什么问题？

嗨，Mathilde，您最好在 Data Science Stack Exchange 上提问。 *** 更多的是关于编程。

【参考方案1】：

要回答这个问题，我认为您需要回答更基本的问题“Y=NaN 是标签吗？”

如果您希望经过训练的模型预测三个标签之一（是、否、NaN），则用标签（例如“缺失”）填充 NaN。如果您不这样做（是或否），那么我看不出您如何在没有目标的情况下进行观察训练。放下这些，继续训练。

【讨论】：

NAN = 缺失值 .. 这不会帮助我建立模型。我必须专注于 Y= 是和 Y= 否。编辑：我想预测两个值之一（是，否）

我已经解决了这个问题，我告诉过你是否是这种情况下删除这些行......

如果问题得到解决，您可以将其标记为已回答@Mathilde