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[人工智能]特征工程 如何处理缺失值

总结自以下文章:

这个回答比较通俗易懂。
知乎用户回答

自己总结下,遇到有值为NaN时,通常是这几种方法:

  1. 去除该NaN的行
  2. 用平均值/众数/中位数/分位数/邻居行的值,本质是填充,该做法需要先验知识支持,容易引入噪声。
  3. 用其他变量做预测模型来算出缺失变量。比如最近距离邻法(K-means clustering),多重插补(Multiple Imputation,MI)等等
  4. 用one-hot embedding映射,将“是否缺失某属性”视为一种特征。
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加:2021-07-07 00:00:15  更:2021-07-07 00:01:11 
 
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