imputation 相关问题

缺少数据插补是用替换的“最佳猜测”值替换缺失数据的过程。由于缺失数据可能会产生分析数据的问题并可能导致数据丢失，因此估算是一种避免与列表删除相关的问题的方法（忽略所有缺失值的观察结果）。

使用 svyciprop 估计 CI 时出现 MIcombine 问题。多重插补和复杂调查

我正在处理多重估算的复杂调查数据，并尝试使用 Thomas Lumley 的调查和 mitools 包来估计 CI 的比例，特别是带有 beta 的 svyciprop() 函数

r survey confidence-interval imputation r-mice

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多重插补的倾向得分匹配

我有一个包含几个缺失值的数据集，需要使用变量“y”作为治疗变量，使用 x1、x2 和 x3 作为调整变量来运行倾向得分匹配。通过使用...

r imputation r-mice propensity-score-matching

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Pandas DataFrame - KNNImputer 算法实现

我有一个包含缺失值的数据集，我想按组填充它们。我使用了 groupby() 方法，效果很好。但我想使用 KNNImputer 算法做同样的事情。代码我有...

python pandas scikit-learn knn imputation

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基于不同场景的插补和机器学习查询

我正在学习估算和模型训练。以下是我在训练数据集时遇到的几个问题。请提供这些问题的答案。假设我有一个包含 1000 个观察值的数据集...

machine-learning training-data imputation test-data

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我对如何使用 Hmisc R 包处理缺失值和转换感到困惑

我在尝试使用 Hmisc 包进行分析时完全迷失了方向。我有一个高维脂质组学数据，其中有几个缺失值。我通常会去除缺失值超过 20% 的脂质...

r transformation imputation hmisc

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在 R 中使用 pool.scalar 的 p 值

如何使用 pool.scalar 函数计算多重插补模型的模型系数的 p 值？当使用池函数时，我可以做summary(pool(impulated_model))和ge...

r pool imputation p-value

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访问用于基于 scikit-learn ColumnTransformer 插补和规范化新数据的值

使用 scikit-learn，我在训练集上构建机器学习模型，然后在测试集上对其进行评估。在训练集上，我使用 ColumnTransformer 执行数据插补和缩放，...

python machine-learning scikit-learn imputation

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访问用于基于 scikit-learn ColumnTransformer 插补和规范化新数据的值

因此，我使用“scikit-learn”在训练集上构建机器学习模型，然后在测试集上对其进行评估。在训练集上，我使用 ColumnTransfo 执行数据插补和缩放...

python machine-learning scikit-learn imputation

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如何使用 R 中的小鼠将分类变量的插补限制为类别子集？

我想使用 R 中的“mice”包，通过链式方程执行多重插补。具有缺失值的变量之一是具有三个级别的分类变量（例如 A、B 和 C）。价值...

r imputation r-mice

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KNNImputer 会删除列，尽管数字数据类型和形状正确

我正在使用 KNNImputer 来估算几个 pd.DataFrame 中的 np.nan 值。我检查了每个数据帧的所有数据类型都是数字。然而，KNNImputer 在某些

pandas machine-learning scikit-learn imputation

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仅当一个零且周围值大于零时才插入零值

我想在时间序列数据帧中插入零值，但前提是：1）只有一个缺失值，因此后续和后续值非零，2）周围的非零值是

r dplyr interpolation missing-data imputation

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在 KNIME 中将值更改为缺失

我有一个数据集，其中每个缺失值都是 N/A，如何将其更改为列本身内的实际缺失值。我一直在尝试使用规则引擎节点，但它就是不行

nan missing-data imputation knime

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Complete 对小鼠到底有什么作用？

我正在研究如何使用多重插补结果。以下是我的理解，如有错误请指出。假设您有一个包含缺失值的数据集，并且您想要...

r statistics imputation r-mice

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在 R 中使用 mouse() 进行插补后观察值发生显着变化

我的数据有大量缺失值，因此我无法使用 na.omit() 默认值对我的数据集进行下游分析，因为即使有一个值，这也会删除整行。 .

r cluster-analysis imputation dimensionality-reduction

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使用 for 循环在 R 中运行多重插补

我怀疑与其他问题有相似之处，但我无法找到在这种情况下有效的组合。本质上，我试图使用 for 循环来进行多重插补...

r loops imputation

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使用掩码插入 sklearn 迭代输入器中的值

我创建了一组随机缺失值来使用树输入器进行练习。但是，我一直不知道如何将缺失的值覆盖到我的数据框中。我的缺失值如下所示：来自

python pandas sklearn-pandas imputation

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从 lmer 获取方差分析表应用于 R 中多重插补后的数据

我一直在缺失值的数据集上运行lmer。我已经成功地估算了缺失值并成功运行了我的模型并获得了汇总拟合的摘要。但是，我需要方差分析

r anova mixed-models imputation

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如何使用xgBoost进行插补？

我知道我的问题对于这个社区来说可能听起来太天真，但我自己无法弄清楚，需要更有经验的人提供一些见解。所以，我想解决的问题是……

r xgboost imputation

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Raggregate()和distinct()函数仅清理我的一些数据

我目前正在努力尝试估算或删除 R 中大部分重复的行......除了三列。我正在处理死亡率数据集，其中有国家/年龄组/年龄...

r dplyr data-cleaning imputation

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如何根据 R 中另一行中的值来估算缺失值

我需要获取每个人的空值（具有年份值的最早文件日期）正上方的年份，然后用该年份填充缺失的值。我有一个可以使用的方法

r imputation

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