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【数据处理】如何处理数据中的缺失值??
不错我们现在是处在大数据时代信息爆炸数据量呈指数级增长。但是数据量大不代表有效的数据很多。而且对于有些数据拿到往往是有缺失值的那么数据缺失会带来哪些问题呢假设有1000个样本20个特征这些数据都是机器收集回来的在slam上这种问题应该还蛮常见的若机器上的某个传感器损坏导致一个特征无效时该怎么办是否要重新采集整个数据集在这种情况下另外的19个特征要怎么处理它们是否还可用答案是肯定的因为有些情况下数据集的采集整理并不是那么方便的有些时候采数据的成本是很高的即使数据集存在瑕疵也是要通过一定的方法将数据集利用起来的主要的方法有以下几种1使用可用特征的均值来填补缺失值2使用特殊值来填补缺失值如-13忽略有缺失值的样本4使用相似样本的均值填补缺失值5使用另外的机器学习算法预测缺失值当然也有很多文献讲其它的方法但比较简单易行的应该就是上述的几种啦O(∩_∩)O
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