填充缺失值的方法通常有以下幾種:
1. 均值填充:對于數值型的特征,采用該特征在已有數據中的平均值或中位數來填充缺失值。
2. 眾數填充:對于類別型的特征,采用該特征在已有數據中出現頻率最高的類別來填充缺失值。
3. 插值法:通過已有的數據,推算出缺失值,常用的插值方法包括線性插值、多項式插值、樣條插值等。
4. 預測模型填充:采用其他特征的信息,通過建立模型來預測缺失值,常用的模型包括KNN、決策樹、隨機森林等。
5. 刪除法:對于缺失值比例較小的數據,可以考慮刪除缺失值較多的行或列。
以上方法都有各自的優點和限制條件,具體的填充方法需要根據數據的性質、缺失值的比例和缺失類型等情況靈活選擇。在填充缺失值的過程中,需要注意對比填充前后數據分布、均值、標準差等指標的變化,以檢查填充后的數據是否合理和可靠。