머신러닝 결측치 해결방법(LOCF) 코딩 도와주세요!
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머신러닝 결측치 해결방법(LOCF) 코딩 도와주세요!
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LOCF (Last Observation Carried Forward)는 결측치를 처리하는 방법 중 하나로, 결측치가 발생한 이전의 값으로 대체하는 방법입니다. 제공해주신 코드에서는 LOCF를 적용하기 위한 조건문이 누락되어 있습니다. 다음과 같이 수정할 수 있습니다.
import numpy as np
X = np.array([[np.nan, np.nan, 5, 3, np.nan, 5, 7, np.nan, 9, np.nan],
[8, 9, np.nan, 1, 4, 5, np.nan, 5, np.nan, 5],
[np.nan,4,9,8,7,2,4,1,1,np.nan],
[7,8,7,2,4,1,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],
[1,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]])
M,N = X.shape
locf_out = np.zeros((M,N))
for i in range(0,M):
for j in range(0,N):
if not np.isnan(X[i,j]):
locf_out[i,j] = X[i,j]
elif j == 0:
locf_out[i,j] = 0
else:
locf_out[i,j] = locf_out[i,j-1]
위의 코드에서는 if not np.isnan(X[i,j]) 조건문을 사용하여 X[i,j]가 결측치가 아닌 경우 locf_out[i,j]에 X[i,j] 값을 할당합니다. elif j == 0 조건문을 사용하여 j가 0인 경우 (즉 첫 번째 열의 경우) locf_out[i,j]에 0을 할당합니다. 그렇지 않은 경우 else 조건문을 사용하여 locf_out[i,j]에 이전 값인 locf_out[i,j-1]을 할당합니다.
이렇게 수정하면 LOCF 방법을 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.
LOCF (Last Observation Carried Forward)는 결측치를 처리하는 방법 중 하나로, 결측치가 발생한 이전의 값으로 대체하는 방법입니다. 제공해주신 코드에서는 LOCF를 적용하기 위한 조건문이 누락되어 있습니다. 다음과 같이 수정할 수 있습니다.
import numpy as np
X = np.array([[np.nan, np.nan, 5, 3, np.nan, 5, 7, np.nan, 9, np.nan],
[8, 9, np.nan, 1, 4, 5, np.nan, 5, np.nan, 5],
[np.nan,4,9,8,7,2,4,1,1,np.nan],
[7,8,7,2,4,1,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan],
[1,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan]])
M,N = X.shape
locf_out = np.zeros((M,N))
for i in range(0,M):
for j in range(0,N):
if not np.isnan(X[i,j]):
locf_out[i,j] = X[i,j]
elif j == 0:
locf_out[i,j] = 0
else:
locf_out[i,j] = locf_out[i,j-1]
위의 코드에서는 if not np.isnan(X[i,j]) 조건문을 사용하여 X[i,j]가 결측치가 아닌 경우 locf_out[i,j]에 X[i,j] 값을 할당합니다. elif j == 0 조건문을 사용하여 j가 0인 경우 (즉 첫 번째 열의 경우) locf_out[i,j]에 0을 할당합니다. 그렇지 않은 경우 else 조건문을 사용하여 locf_out[i,j]에 이전 값인 locf_out[i,j-1]을 할당합니다.
이렇게 수정하면 LOCF 방법을 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.
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