机器学习 缺失值处理

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原创 最新推荐文章于 2026-10-02 11:28:24 发布 528 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Sklearn 机器学习 缺失值处理 检测数据每列的缺失值 使用 Scikit-learn 和 Pandas 检测与处理缺失值的完整方法。 阅读详情

总结了三种方法：
（1）直接删除法，会舍弃数据中的一些重要信息；减少了样本量
（2）基于统计学的填充方法，
总结下主要有如均值填充，中值填充，常用值填充，众数填充
（3）机器学习的填充方法，通过算法预测缺失值。

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Sklearn 机器学习 缺失值处理 过滤掉缺失值的行并统计 使用 Python 与 pandas + sklearn 组合，过滤掉包含缺失值的行，并统计每列的缺失值数量，为后续建模打下干净整洁的数据基础。 阅读详情

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