如果某个特征缺失率达到70%左右，不能删除的情况下怎么处理合适？

1. 填补缺失值
   • 均值/中位数/众数填补
     • 数值型特征：如果特征是数值型的，可以使用均值或中位数来填补缺失值。例如，对于一个名为feature_num的数值特征，使用pandas库计算均值并填补缺失值的代码如下：

       import pandas as pd
       df['feature_num'].fillna(df['feature_num'].mean(), inplace = True)
       

       • 中位数填补的代码类似，将mean替换为median即可。
     • 分类型特征：对于分类型特征，可以使用众数（出现频率最高的类别）来填补缺失值。假设特征feature_cat是分类型的，代码如下：

       df['feature_cat'].fillna(df['feature_cat'].mode()[0], inplace = True)
       

   • 使用模型预测填补
     • 构建预测模型：可以使用其他完整的特征来构建一个预测模型，用于预测缺失的特征值。例如，使用线性回归模型来预测数值型缺失特征，或者使用分类模型（如决策树、逻辑回归）来预测分类型缺失特征。
     • 步骤示例（以数值型特征为例）：
       • 首先，将有缺失值的特征列设为目标变量y，其他完整的特征作为自变量X。假设数据存储在DataFrame df中，特征名为missing_feature：

         from sklearn.model_selection import train_test_split
         X = df.drop('missing_feature', axis = 1)
         y = df['missing_feature']
         X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 42)
         

       • 然后，训练一个合适的模型（这里以线性回归为例）：

         from sklearn.linear_model import LinearRegression
         model = LinearRegression()
         model.fit(X_train, y_train)
         

       • 最后，使用模型预测缺失值并填补：

         y_pred = model.predict(X)
         df['missing_feature'].fillna(pd.Series(y_pred), inplace = True)
         

2. 将缺失值作为一种特殊类别或状态处理（适用于分类型特征）
   • 创建新类别：对于分类型特征，可以将缺失值视为一个新的类别。例如，一个表示客户职业的特征，其中缺失值较多，将缺失值作为一个新的类别“未知职业”。在pandas中可以这样操作：

     df['customer_occupation'].fillna('未知职业', inplace = True)
     

3. 利用多重填补（Multiple Imputation）方法
   • 原理：多重填补是一种处理缺失数据的统计方法，它通过创建多个完整数据集来反映缺失数据的不确定性。每个完整数据集是通过对缺失数据进行合理的填补得到的。
   • 使用示例（以mice库为例）：
     • 安装mice库后，对于一个数据框df中的缺失数据，可以这样处理：

       import mice
       imputed_data = mice.impute(data = df, method = 'pmm')
       df_imputed = pd.DataFrame(imputed_data)
       

       • 这里method = 'pmm'表示使用预测均值匹配（Predictive Mean Matching）方法进行填补，mice库还有其他填补方法可供选择，如cart（分类与回归树）等。
4. 基于特征工程的处理方法
   • 特征组合或转换：如果缺失率较高的特征与其他特征存在某种关联，可以考虑将它们组合成新的特征。例如，将缺失值特征与其他相关特征相乘或相加，创建一个新的复合特征。或者对特征进行转换，如对数变换、标准化等，可能会使缺失值在新的特征空间中有更好的表现。
   • 特征重要性评估与权重调整：在模型训练过程中，考虑缺失值特征的重要性。如果该特征相对不太重要，可以适当降低其在模型中的权重；如果它对模型仍然有一定的价值，可以通过特征选择方法（如递归特征消除、基于树的特征重要性评估等）来确定其合适的权重。