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第218章 李明总栽的纠结（第4页）

一、固定值填充

特定值填充：

使用一个特定的数值（如0、9999、-9999等）来填充缺失值。

这种方法简单易行，但可能引入偏差，特别是当缺失值数量较多时。

特殊标记填充：

使用一个特殊值（如NULL、NA等）来标记缺失值。

这种方法有助于保留缺失值的信息，便于后续处理和分析。

二、统计值填充

均值填充：

对于数值型数据，可以使用未缺失数据的均值来填充缺失值。

适用于数据分布均匀且没有异常值的情况。

中位数填充：

使用未缺失数据的中位数来填充缺失值。

适用于数据分布不均或有异常值的情况，因为中位数对异常值不敏感。

众数填充：

对于分类数据，可以使用未缺失数据的众数来填充缺失值。

这种方法保留了数据的主要趋势。

三、插值法填充

线性插值：

根据数据点的线性关系，通过已知的邻近数据点来预测缺失值。

适用于数据变化趋势为线性的情况。

其他插值方法：

如拉格朗日插值、牛顿插值等，这些方法可以根据数据的复杂程度进行选择。

四、基于模型的方法

回归模型：

建立回归方程，利用已知属性值代入方程来估计未知属性值。

适用于数据之间存在一定关系的情况。

决策树随机森林：

利用决策树或随机森林等机器学习算法来预测缺失值。

这些方法能够处理复杂的非线性关系，并且具有较高的预测准确性。

K近邻（KNN）：

找到与缺失值最近的K个数据点，用这些点的平均值或加权平均值来填补缺失值。

适用于数据点之间距离度量有效的情况。

期望最大化（EM）算法：

通过迭代计算，求解使缺失值填补后数据似然函数最大的值。

适用于数据缺失机制复杂且需要同时考虑参数估计和缺失值填补的情况。

五、其他方法

前向后向填充：

使用前面或后面的已知值来填充缺失值。

适用于时间序列数据或具有趋势性的数据。

多重插补：

在缺失值较多的情况下，采用多重插补方法。

该方法假设缺失值是随机的，通过多次插补和建模，最后取平均结果。

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