数据缺失值处理：填补缺失信息，完善数据集

1. 背景介绍

在实际应用中，我们经常会遇到数据集中存在缺失值的情况。数据缺失可能是由于各种原因造成的，例如数据采集过程中的错误、数据传输过程中的丢失、人为因素等。数据缺失会对数据分析和建模造成负面影响，例如降低模型的准确性、影响统计推断的可靠性等。因此，处理数据缺失值是数据预处理中非常重要的一步。

1.1 缺失值的类型

缺失值可以分为以下三种类型：

• 完全随机缺失 (MCAR)：缺失值与任何其他变量或观测值无关，例如由于数据采集设备故障导致的数据丢失。
• 随机缺失 (MAR)：缺失值与其他变量相关，但与缺失值本身无关，例如收入较高的人可能更不愿意透露其收入信息。
• 非随机缺失 (MNAR)：缺失值与缺失值本身相关，例如考试成绩较差的学生可能更倾向于缺考。

1.2 缺失值处理方法概述

处理缺失值的方法主要有以下几种：

• 删除法：将包含缺失值的样本或特征删除。
• 填补法：使用合适的统计方法或机器学习方法填补缺失值。
• 模型法：使用能够处理缺失值的模型进行分析或建模。

2. 核心概念与联系

2.1 数据预处理

数据预处理是指在进