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首頁大數(shù)據(jù)時代常用的python缺失值處理方法有哪幾種？
常用的python缺失值處理方法有哪幾種？
2020-07-06
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缺失值是指粗糙數(shù)據(jù)中由于缺少信息而造成的數(shù)據(jù)的聚類、分組、刪失或截斷。它指的是現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中某個或某些屬性的值是不完全的。

python缺失的處理一般情況下有三種方法：

（1）刪掉缺失值數(shù)據(jù)

刪除法是對缺失值進(jìn)行處理的最原始方法。它將存在缺失值的個案刪除。如果數(shù)據(jù)缺失問題可以通過簡單的刪除小部分樣本來達(dá)到目標(biāo)，那么這個方法是最有效的。

（2）不對其進(jìn)行處理

在實際應(yīng)用中，一些模型無法應(yīng)對具有缺失值的數(shù)據(jù)，因此要對缺失值進(jìn)行處理。然而還有一些模型本身就可以應(yīng)對具有缺失值的數(shù)據(jù)，此時無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，比如Xgboost，rfr等高級模型。

（3）利用插補法對數(shù)據(jù)進(jìn)行補充

A.均值插補

屬于單值插補。數(shù)據(jù)的屬性分為定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的，就以該屬性存在值的平均值來插補缺失的值;如果缺失值是非定距型的，就用該屬性的眾數(shù)來補齊缺失的值。

B.利用同類均值插補

屬于單值插補。用層次聚類模型預(yù)測缺失變量的類型，再以該類型的均值插補。

C.熱卡填補

熱卡填充法是在完整數(shù)據(jù)中找到一個與它最相似的對象，然后用這個相似對象的值來進(jìn)行填充。通常會找到超出一個的相似對象，在所有匹配對象中沒有最好的，而是從中隨機的挑選一個作為填充值。這個問題關(guān)鍵是不同的問題可能會選用不同的標(biāo)準(zhǔn)來對相似進(jìn)行判定，以及如何制定這個判定標(biāo)準(zhǔn)。該方法概念上很簡單，且利用了數(shù)據(jù)間的關(guān)系來進(jìn)行空值估計，但缺點在于難以定義相似標(biāo)準(zhǔn)，主觀因素較多。

D.多重插補

多值插補的思想來源于貝葉斯估計，認(rèn)為待插補的值是隨機的，它的值來自于已觀測到的值。具體實踐上通常是估計出待插補的值，然后再加上不同的噪聲，形成多組可選插補值。根據(jù)某種選擇依據(jù)，選取最合適的插補值。

E.極大似然估計（Max Likelihood ,ML）

在缺失類型為隨機缺失的條件下，假設(shè)模型對于完整的樣本是正確的，那么通過觀測數(shù)據(jù)的邊際分布可以對未知參數(shù)進(jìn)行極大似然估計(Little and Rubin)。這種方法也被稱為忽略缺失值的極大似然估計，對于極大似然的參數(shù)估計實際中常采用的計算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM)。

F.建模預(yù)測

將缺失的屬性作為預(yù)測目標(biāo)來預(yù)測，將數(shù)據(jù)集按照是否含有特定屬性的缺失值分為兩類，利用現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)算法對待預(yù)測數(shù)據(jù)集的缺失值進(jìn)行預(yù)測。

該方法的根本的缺陷是如果其他屬性和缺失屬性無關(guān)，則預(yù)測的結(jié)果毫無意義;但是若預(yù)測結(jié)果相當(dāng)準(zhǔn)確，則說明這個缺失屬性是沒必要納入數(shù)據(jù)集中的；一般的情況是介于兩者之間。

以上就是小編整理的python缺失值處理的幾種常用方法，希望對大家有所幫助。

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