데이터 세트가 있고 모델을 빌드하고 싶습니다. caret 패키지를 사용하는 것이 좋습니다. 내 데이터는 실제로는 시계열이지만 문제는 시계열과 관련이 없으며 데이터 파티션으로 CreateTimeSlices으로 작업한다는 것입니다. 데이터에 특정 금액의 누락 값 NA가 있으며이 데이터를 caret 코드와 별도로 전송합니다. # a logical vector s
다른 변수 값의 분포를 기반으로 데이터 세트의 누락 된 값을 전가하고 싶습니다. impute(var,1) # for 30 % of the NA occurrences #
impute(var,2) # for 20 % of the NA occurrences #
impute(var,3) # for 50 % of the NA occurrences #
아무도
N.A. 값의 단일 클래스를 대체/대체 값으로 바꾸기 위해 다른 열에서 조건이 충족되면 특정 열에 N.A. 값을 채우고 싶습니다. 예. 수행하고 싶습니다 : 어떻게 팬더에서 이것을 할 수 있습니까? dataframe[dataframe['firstColumn'] == 'value1'].fillna({'column2':'replacementValue'}을 통해
여러 개의 귀속 된 데이터 집합에 대한 평균 예측 오류의 부트 스트랩 추정을 준비 중입니다. 내 함수가 범위에서 종속 변수를 찾을 수없는 것 같습니다. 거기를 피할 수있는 방법이 있습니까? 여러 전가가 원활하게 실행되지만 특정 문제가 될 것으로 보인다 라인이 mod.nb.train <- with(data = data.mi.train, exp = glm.nb
나는 데이터 집합 일부 다음과 같습니다 누락 된 데이터 것 같습니다 내가 모델의 데이터를 사용하여 널 (null)에 입력해야 id category value
1 A NaN
2 B NaN
3 A 10.5
4 C NaN
5 A 2.0
6 B 1.0
. 범주가 처음 발생할 때마다 NULL입니다. 두 번째 값이있는
NA의 온도 데이터를 R로 유추하려고합니다. 487 개의 관측소와 60 개의 시간 단위 (60 개월)가있는 시공간 데이터입니다. 내가 여기서하고 싶은 것은 NA을 같은 달에 NA의 관측소에서 가장 작은 거리 (0이 아닌 값)로 바꾸는 것입니다. 내 R 코드입니다 (temp_1은 내 데이터의 이름입니다). 교체 :이 프로그램을 실행할 때 pos.min = f