在 apache spark MLLib 中处理 SVM 中的缺失值答案

【问题标题】：Handling Missing values in SVM in apache spark ML Lib在 apache spark MLLib 中处理 SVM 中的缺失值
【发布时间】：2015-12-30 10:52:02
【问题描述】：

我有一个分类任务。我想使用 apache spark ml lib SVM 算法进行分类。我有 n 维的输入数据。在特征向量中，一些维度可能会丢失。

如何处理缺失值？我认为将缺失值假设为零或其他值是错误的。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您有两个选择： 1-省略具有缺失值的向量 2- 只是估算缺失值，您可以使用平均值或众数

我建议用spark做，很简单的代码，这里有一个例子：

【讨论】：

【解决方案2】：

没错。 ML Lib 不会估算缺失值，填写 0 会扭曲您的结果。但是，WEKA 有一个 ReplaceMissingValues 包可能对您有用；这实现了一种插补算法。 http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/classifiers/functions/LibSVM.html

【讨论】：