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如何处理数据中的缺失值

发布时间:2019-10-07 19:36 来源:未知 编辑:admin

  最简单的方法是删除,删除属性或者删除样本。如果大部分样本该属性都缺失,这个属性能提供的信息有限,可以选择放弃使用该维属性;如果一个样本大部分属性缺失,可以选择放弃该样本。虽然这种方法简单,但只适用于数据集中缺失较少的情况。

  对于缺失值的属性,尤其是数值类型的属性,根据所有样本关于这维属性的统计值对其进行填充,如使用平均数、中位数、众数、最大值、最小值等,具体选择哪种统计值需要具体问题具体分析。另外,如果有可用类别信息,还可以进行类内统计,比如身高,男性和女性的统计填充应该是不同的。

  对于含缺失值的属性,把所有缺失值统一填充为自定义值,如何选择自定义值也需要具体问题具体分析。当然,如果有可用类别信息,也可以为不同类别分别进行统一填充。常用的统一填充值有:“空”、“0”、“正无穷”、“负无穷”等。

  我们可以通过预测模型利用不存在缺失值的属性来预测缺失值,也就是先用预测模型把数据填充后再做进一步的工作,如统计、学习等。虽然这种方法比较复杂,但是最后得到的结果比较好。

  上面两次提到具体问题具体分析,为什么要具体问题具体分析呢?因为属性缺失有时并不意味着数据缺失,缺失本身是包含信息的,所以需要根据不同应用场景下缺失值可能包含的信息进行合理填充。下面通过一些例子来说明如何具体问题具体分析,仁者见仁智者见智,仅供参考:

  “年收入”:商品推荐场景下填充平均值,借贷额度场景下填充最小值; “行为时间点”:填充众数; “价格”:商品推荐场景下填充最小值,商品匹配场景下填充平均值; “人体寿命”:保险费用估计场景下填充最大值,人口估计场景下填充平均值; “驾龄”:没有填写这一项的用户可能是没有车,为它填充为0较为合理; ”本科毕业时间”:没有填写这一项的用户可能是没有上大学,为它填充正无穷比较合理; “婚姻状态”:没有填写这一项的用户可能对自己的隐私比较敏感,应单独设为一个分类,如已婚1、未婚0、未填-1。

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