SynthesizeMissingValues

SynthesizeMissingValues[{example1,example2,…}]

用生成的值替换每个样例中缺失的值.

SynthesizeMissingValues[dist,data]

用分布 dist 生成值.

更多信息和选项

范例

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基本范例  (2)

填充数值型数据集中的缺失值：

在二维数据集上训练分布：

根据学到的分布填充缺失值：

范围  (5)

填补向量中的缺失值：

填补一组向量中的缺失值：

填补一组关联中的缺失值：

填补数据集中的缺失值：

用预先训练的 LearnedDistribution[…] 填充缺失值：

可将其用来合成单个样例：

选项  (9)

FeatureTypes  (1)

指定第一个特征应该被诠释为标称变量，其他的则应该自动确定：

FeatureNames  (1)

替代丢失值并指定名为 "gender" 的特征应该被认为是标称：

Method  (2)

使用计算分布的 "Multinormal" 方法取代 Missing[] 值：

使用 "KernelDensityEstimation" 方法替代丢失值：

用关联指定方法，选择运算策略和计算分布的学习方法：

MissingValuePattern  (2)

用 MissingValuePattern 指定应被假定为缺失的值：

用模式指定缺失值：

用 Condition 指定缺失值：

PerformanceGoal  (1)

通过指定 PerformanceGoal 合成丢失值：

与默认的 PerformanceGoal 比较丢失的插补时间：

TrainingProgressReporting  (2)

打印培训期间周期地培训进程：

无图交互显示培训进程：

应用  (2)

获取图像数据集：

在图像上训练分布：

使用从学习到的分布生成的样本替换应该被视为缺失的值：

获取与包含丢失值的木星的卫星特征相关的数据集：

替代数据集中的丢失值：

属性和关系  (1)

"EvaluationStrategy" 设置会影响到将要进行何种采样.

定义一些随机数据：

学习数据的分布：

尝试不同的策略：

比较不同的采样点分布：

绘制采样点和原始数据：

可能存在的问题  (1)

没有参考分布，无法合成单一数值：

Wolfram Research (2019)，SynthesizeMissingValues，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/SynthesizeMissingValues.html.

文本

Wolfram Research (2019)，SynthesizeMissingValues，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/SynthesizeMissingValues.html.

CMS

Wolfram 语言. 2019. "SynthesizeMissingValues." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/SynthesizeMissingValues.html.

APA

Wolfram 语言. (2019). SynthesizeMissingValues. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/SynthesizeMissingValues.html 年

BibTeX

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