缺失值的处理方法,什么时候需要补齐缺失值

缺失值的处理方法,什么时候需要补齐缺失值

处理缺失值的方法主要有以下几种：1.直接删除优点：简单粗暴，效率高缺点：牺牲数据量大。当缺失数据比例较大时，特别是缺失数据不是随机分布时，直接删除可能会导致数据分布偏差，取模3.缺失值的处理方法​​缺失值的处理求值一般分为缺失值事例删除和缺失值插补。 对于主观数据，人们会影响数据的真实性以及缺失值样本的其他属性

删除缺失值是最简单的方法之一。 如果缺失值的数量较少，您可以直接删除这些缺失值所在的行或列。 However,ifthenumberofmissingvalues​​islarge,deletingmissingvalues​​mayleadtoareductionintheamountofdata,therebyaffectingdataanalysis.Thefourmethodsfordealingwithmissingvalues​​areasfollows:1.Thesimpledeletionmethodissuitableforcaseswheretherearerelativelyfewsamplesofmissingvalues.IfTherearetoomanymissingvalues,itisnotsuitabletousethismethod

主要有简单删除法和权重法。 简单删除法是处理缺失值最原始的方法。 简单删除法：该方法会有缺失值。缺失值处理方法1.消除数据：如果缺失数据量不大，对整体分析结果影响不大，或者此类数据不参与分析，可以消除缺失值，这是最原始的方法。 当缺失值类型不完全随机缺失时，可以

在数据挖掘的实际工程中，由于数据采集成本和隐私保护等原因，得到的训练数据会存在缺失值。现在我们介绍几种处理缺失值的方法。 1.直接删除有缺失值的实例。该方法主要用于缺失连续数据。顾名思义，缺失值用变量的平均值填充。 例如身高，共有100人，结果缺少10人，则计算剩余90人的平均值，作为身高的填充值。 该方法的