ML | 处理缺失值

在实际情况中，常常会有缺失值的出现，原因可能是记录错误、测量系统出现故障、被观测者没有提供完整的信息等。在机器学习模型的训练过程中，缺失值的存在可能会影响模型的准确性和稳定性，因此处理缺失值是非常必要的。

处理缺失值的方法

删除

最简单的方法是直接将带有缺失值的样本删除，但是这可能会导致样本数据集的减小，进而影响机器学习模型的准确性。

通过pandas库可以方便地进行删除操作，例如：

import pandas as pd

# 创建带有缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [4, 5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除带有缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

填充

填充是常用的处理缺失值方法，常见的填充方法有：均值填充、中位数填充、众数填充。

在pandas库中，通过fillna()函数可以方便地进行填充操作，例如：

import pandas as pd

# 创建带有缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [4, 5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 均值填充
mean_value = df.mean()
df.fillna(mean_value, inplace=True)

# 中位数填充
median_value = df.median()
df.fillna(median_value, inplace=True)

# 众数填充
mode_value = df.mode().iloc[0]
df.fillna(mode_value, inplace=True)

插值

插值法是一种利用已知数据拟合出函数或曲线的方法，再利用该函数或曲线估算未知数据的值的方法。常见的插值方法有：线性插值、二次插值、三次插值等。

在pandas库中，通过interpolate()函数可以方便地进行插值操作，例如：

import pandas as pd

# 创建带有缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [4, 5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 线性插值
df.interpolate(method='linear', inplace=True)

# 二次插值
df.interpolate(method='quadratic', inplace=True)

# 三次插值
df.interpolate(method='cubic', inplace=True)

总结

处理缺失值是机器学习模型中的重要步骤之一，根据实际情况选择合适的方法进行处理是非常必要的。在pandas库的帮助下，处理缺失值变得更加简单和高效。