결손값 처리
1. NAN 값 처리(제거, 변경, 평균값 대체) SQL> SELECT * table WHERE weight is not NULL COALESCE(weight, 1) AS weight, x FROM table COALSCE(weight, SELECT AVG(weight) FRM table)) AS weight R> table %>% drop_na(weight) 또는 na.omit(table) table %>% replace_na(list(weight=1)) 2. PMM(predictive mean matching) 방법 - 값이 있는 데이터에서 회귀 모델 구성 -> 계수, 오차의 분포 계산 -> 계수와 오차의 분포에서 새로운 계수와 오차 분산 생성 -> 생성한 계수와 오차 분산에 따른 회귀모델로 예측값 ..
데이터 분석/전처리
2023. 12. 22. 16:52
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- GPU설치
- NGS
- fasta
- SNP
- cnn
- psychopy
- 실험통계
- PTB
- gray2rgb
- GradCam
- HRV
- vcf
- 평균분석
- 생존곡선
- ECG
- 생존함수
- rgb2gray
- sounddevice
- plink
- 인공지능
- r
- pmm
- 딥러닝
- missing_value
- featuremap
- pre-train
- sequenced data
- Bioinfo
- 그룹비교
- 생존분석
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함