机器学习如何处理缺失数据?
机器学习如何处理缺失数据?
1. 探索性数据分析 (EDA)
- 查看缺失数据的位置和类型。
- 探索数据中的模式和趋势。
2. 统计方法
- 使用统计方法，例如均值、标准差和中位数，填充缺失值。
- 使用模型评估，例如线性回归和逻辑回归，来预测缺失值。
3. 逻辑回归
- 逻辑回归是一种用于处理缺失数据的统计方法。
- 逻辑回归模型可以用于预测缺失值，或者可以用于创建缺失值。
4. k-近邻法
- k-近邻法是一种用于处理缺失数据的算法。
- k-近邻法创建一个包含缺失数据最近的 k 个数据点的集合。
- 最近数据点的平均值或中位数被用作缺失数据的填充值。
5. 主成分分析 (PCA)
- 主成分分析是一种用于处理高维数据的降维算法。
- 主成分分析可以用于找到数据中的主要方向，这些方向可以用于创建缺失值。
6. 基于模型的方法
- 基于模型的方法，例如决策树和支持向量机，可以用于处理缺失数据。
- 基于模型的方法需要预先建立一个模型，该模型可以用于预测缺失值。
7. 混合模型
- 混合模型是一种将不同模型结合在一起的方法。
- 混合模型可以用于处理缺失数据，并可以从不同的模型中获得不同的结果。
