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啊啊啊啊啊吖

2018-12-05 阅读量: 756

处理数据中的缺失值

数据中的缺失值是个非常棘手的问题，有很多文献都致力于解决这个问题。那么，数据缺失

究竟带来了什么问题？假设有100个样本和20个特征，这些数据都是机器收集回来的。若机器上

的某个传感器损坏导致一个特征无效时该怎么办？此时是否要扔掉整个数据？这种情况下，另外

19个特征怎么办？它们是否还可用？答案是肯定的。因为有时候数据相当昂贵，扔掉和重新获取

都是不可取的，所以必须采用一些方法来解决这个问题。

下面给出了一些可选的做法：

 使用可用特征的均值来填补缺失值；

 使用特殊值来填补缺失值，如1；

 忽略有缺失值的样本；

 使用相似样本的均值添补缺失值；

 使用另外的机器学习算法预测缺失值。

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