【数据分析】缺失值处理

  1. 均值填充: 对于++数值型++ 的特征,采用该特征在已有数据中的++平均值或中位数++来填充缺失值。

  2. 众数填充: 对于++类别型++ 的特征,采用该特征在已有数据中++出现频率最高的类别++来填充缺失值。

  **3. 插值法:**通过已有的数据,推算出缺失值,常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。

 ** 4. 预测模型填充:**采用其他特征的信息,通过建立模型来预测缺失值,常用的模型包括KNN、决策树、随机森林等。

  **5. 删除法:**对于缺失值比例较小的数据,可以考虑删除缺失值较多的行或列。

 ** 6. 中位数:**若数据呈偏态分布。

  

相关推荐
罗西的思考8 小时前
[Agent Memory / 强化学习] MemPO源码学习笔记 --- (2)--- 训练
人工智能·算法·机器学习
troy12810 小时前
Python 基础语法(八):Web 后端开发、数据分析与可视化、网络爬虫、人工智能 / 大模型应用
前端·python·数据分析
陈老老老板13 小时前
2026企业数据采集选型指南,主流采集 API 与全托管平台深度对比
ai·数据分析
CC数分13 小时前
2026年HRBP岗位硬性要求和加分项
面试·职场和发展·数据分析
2601_9626802213 小时前
数据分析面试常考的SQL题和业务题分别是哪几类?
sql·面试·数据分析
宣宣猪的小花园.14 小时前
【机器学习】损失函数与梯度下降:机器如何通过“犯错”不断变好
人工智能·算法·机器学习
CC数分15 小时前
2026年金融数据分析岗位需要哪些工具?2027届秋招备考指南
面试·数据分析
computersciencer15 小时前
事件的六种关系之包含关系
程序人生·数学建模·数据分析·概率论
夜雪一千15 小时前
如何使用Python做舆情分析
人工智能·python·数据分析