2020-07-16
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缺失值要怎么处理比较好？
那要看业务逻辑和缺失值占比，目标保证对预测结果影响越小越好
1. 占比较多：如80%以上，删除缺失值所在列（如果对字段有特殊需求，那就删除样本，前提是样本足够多）
2. 占比一般：30%-80%，将缺失值作为单独的类
3. 占比少：10%-30% , 多重插补（通过特征进行相互间的预测）随机森林回归填补
4. 占比较少：10%以上，单一值替换：中位数、均值、众数
5. 在决策树中可以将缺失值处理融合到算法中：按比重分配
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