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2019-02-25 閱讀量: 1404
異常值、缺失值處理的常見思路？

問題描述：

當(dāng)我們在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，特別是某個(gè)字段的連續(xù)變量，如果存在異常值，例如極大值或極小值，會(huì)對模型產(chǎn)生較大影響，一般有哪些處理思路呢？又如何處理缺失值？

解決思路：

  • 對于異常值，可以直接剔除，也可以用平均值填補(bǔ)，極大值、極小值可以采用蓋帽法（99%分位點(diǎn)、1%分位點(diǎn)）填充；spss中常用箱線圖來觀察，劃出離群點(diǎn)并進(jìn)行異常值處理
  • 對于缺失值，可以用平均值、眾數(shù)進(jìn)行填補(bǔ)，填補(bǔ)依據(jù)要結(jié)合業(yè)務(wù)理解，不同的缺失值比例，有不同的缺失值處理思路：
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