kejiayuan0806

2019-06-14   阅读量: 791

数据分析师 统计学

缺失值处理

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问题描述:

缺失值处理的方法有哪些?

解决方法:

缺失值处理通常有如下几种方式:

  • 以特定值填充,有些NAN值具有特殊意义
  • 使用该特征的均值或中位数进行填充,适用于数值型特征
  • 使用该特征的众数进行填充,适用于分类型或离散型特征
  • 参考同类特征进行填充,如Houseprice中可以参考同处一个Neighborhood的特征的数值分布进行缺失值填充
  • 直接删除,适用于缺失值过多,且该特征方差过小的情况
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