目前常用的三類處理方法：
1.用平均值、中值、分位數、眾數、隨機值等替代。效果一般，因為等於人為增加了雜訊。
2.先根據歐式距離或pearson相似度，來確定和缺失資料樣本最近的k個樣本，將這k個樣本的相關feature加權平均來估計該樣本的缺失資料。
3. 將變數對映到高維空間
a.對於離散型變數：男、女或缺失的情況，採用one-hot編碼，對映成三個變數，是否男、是否女、是否缺失；
b.對於連續型變數，首先對連續變數進行變數分箱，採用一定的資料平滑方式(平均值/中值/箱邊界)進行離散化，然後增加是否缺失這種維度。
比如**的推薦系統，動輒高達幾億維度的變數。這樣做的好處就是保留的原始資料的大部分資訊，不用考慮缺失值的問題，缺點是計算量大大提公升。只有在樣本量非常大的時候效果還好，否則會因為資料過於稀疏，效果很差。
特徵預處理和特徵生成 三 缺失值的處理
填充nan的方法要取決於特定情況！填充缺失值常用的方法有以下三種 需要注意的是有時候缺失值已經被組織者替換了！通常情況下，在特徵生成之前要避免填充nans！1，二值特徵isnull可能會很有用，它指明了哪些特徵是缺失值，可以看做乙個類別特徵。在計算平均值或中位數時，這種方法可以解決樹和神經網路的問題...
機器學習 資料特徵預處理缺失值處理
刪除 如果行或列資料缺失值達到一定比例，建議放棄整行或列 插補 填補列的平均值，中位數 numpy陣列中的缺失值 nan nan 屬於float型別 from sklearn.preprocessing import imputer import numpy as np 缺失值處理 data 1,1...
過濾特徵 特徵工程3 缺失值及資料降維
缺失值的處理 由於各種原因，許多現實世界的資料集包含缺少的值，通常編碼為空白，nan或其他佔位符。然而，這樣的資料集與scikit learn的分類器不相容，它們假設陣列中的所有值都是數字，並且都具有和保持含義。使用不完整資料集的基本策略是丟棄包含缺失值的行或列。然而，這樣的代價是可能丟失有價值的資...