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高维数据

• 孤立森林（Isolation Forest）缺失值处理：策略、实战与影响深度解析

  嘿，各位跟数据打交道的朋友们！今天我们来聊聊一个在异常检测领域挺火的模型——孤立森林（Isolation Forest，简称 iForest），以及一个让无数数据分析师头疼的问题： 缺失值 。当这两者相遇，会擦出什么样的“火花”？我们又该...

  2025/3/27 0 450 0 0 0 孤立森林缺失值处理异常检测

• 从入门到精通 KNN Imputer：处理缺失数据的利器，提升欺诈检测模型的准确性

  从入门到精通 KNN Imputer：处理缺失数据的利器，提升欺诈检测模型的准确性 大家好，我是老王。今天我们来聊聊机器学习中一个非常实用的工具——KNN Imputer，中文可以理解为“K近邻填充”。 别看名字有点陌生，其实它背后的...

  2025/3/27 0 388 0 0 0 KNN Imputer数据缺失机器学习

• 工业时序数据故障预测：无监督学习如何突破标注困境

  在工业领域，利用历史时序数据（MLT）进行故障预测是一个极具价值的方向。然而，正如许多同行所遇到的，一个核心瓶颈在于 数据标注的缺失 ——我们很难为每个历史数据点都打上“正常”或“故障”的标签。这使得传统的监督学习模型难以直接应用。 ...

  2026/1/18 0 30 0 0 0 工业AI无监督学习时序数据故障预测

• 让KNN Imputer在大数据集上狂飙：性能优化策略深度解析

  处理数据时，缺失值是个绕不开的坎。各种插补方法里，KNN Imputer 因其非参数、能处理混合数据类型的特性而备受青睐。简单来说，它用特征空间中最近的 K 个邻居的（加权）平均值来填充缺失值。听起来很美好，对吧？ 但现实是骨感的。当...

  2025/3/27 0 531 0 0 0 KNN Imputer性能优化大数据处理