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如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值
2016-04-01
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如何處理數(shù)據(jù)中的缺失值

現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)往往非常雜亂，未經(jīng)處理的原始數(shù)據(jù)中某些屬性數(shù)據(jù)缺失是經(jīng)常出現(xiàn)的情況。另外，在做特征工程時經(jīng)常會有些樣本的某些特征無法求出。路漫漫其修遠(yuǎn)兮，數(shù)據(jù)還是要繼續(xù)挖的，本文介紹幾種處理數(shù)據(jù)中缺失值的主要方法。

一、常用方法

1. 刪除

最簡單的方法是刪除，刪除屬性或者刪除樣本。如果大部分樣本該屬性都缺失，這個屬性能提供的信息有限，可以選擇放棄使用該維屬性；如果一個樣本大部分屬性缺失，可以選擇放棄該樣本。雖然這種方法簡單，但只適用于數(shù)據(jù)集中缺失較少的情況。

2. 統(tǒng)計填充

對于缺失值的屬性，尤其是數(shù)值類型的屬性，根據(jù)所有樣本關(guān)于這維屬性的統(tǒng)計值對其進(jìn)行填充，如使用平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、最大值、最小值等，具體選擇哪種統(tǒng)計值需要具體問題具體分析。另外，如果有可用類別信息，還可以進(jìn)行類內(nèi)統(tǒng)計，比如身高，男性和女性的統(tǒng)計填充應(yīng)該是不同的。

3. 統(tǒng)一填充

對于含缺失值的屬性，把所有缺失值統(tǒng)一填充為自定義值，如何選擇自定義值也需要具體問題具體分析。當(dāng)然，如果有可用類別信息，也可以為不同類別分別進(jìn)行統(tǒng)一填充。常用的統(tǒng)一填充值有：“空”、“0”、“正無窮”、“負(fù)無窮”等。

4. 預(yù)測填充

我們可以通過預(yù)測模型利用不存在缺失值的屬性來預(yù)測缺失值，也就是先用預(yù)測模型把數(shù)據(jù)填充后再做進(jìn)一步的工作，如統(tǒng)計、學(xué)習(xí)等。雖然這種方法比較復(fù)雜，但是最后得到的結(jié)果比較好。

二、具體分析

上面兩次提到具體問題具體分析，為什么要具體問題具體分析呢？因為屬性缺失有時并不意味著數(shù)據(jù)缺失，缺失本身是包含信息的，所以需要根據(jù)不同應(yīng)用場景下缺失值可能包含的信息進(jìn)行合理填充。下面通過一些例子來說明如何具體問題具體分析，仁者見仁智者見智，僅供參考：

“年收入”：商品推薦場景下填充平均值，借貸額度場景下填充最小值；

“行為時間點”：填充眾數(shù)；

“價格”：商品推薦場景下填充最小值，商品匹配場景下填充平均值；

“人體壽命”：保險費用估計場景下填充最大值，人口估計場景下填充平均值；

“駕齡”：沒有填寫這一項的用戶可能是沒有車，為它填充為0較為合理；

“本科畢業(yè)時間”：沒有填寫這一項的用戶可能是沒有上大學(xué)，為它填充正無窮比較合理；


“婚姻狀態(tài)”：沒有填寫這一項的用戶可能對自己的隱私比較敏感，應(yīng)單獨設(shè)為一個分類，如已婚1、未婚0、未填-1。

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