机器学习中缺失值处理方法

对于离散变量而言，经常有缺失值，对于缺失值有如下处理方法：
1. 如果数据集很大，缺失值很少，可以删除缺失值；
2. 如果这个属性对结果的影响很大，可以用均值或者众数来代替；
3. 如果属性是连续型随机变量可以考虑用回归、随机森林等方法来预测缺失值；

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