拉格朗日插值法《python数据分析与挖掘实践》

数据清洗

数据清洗主要是删除原始数据集中地无关数据、重复数据、平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值、异常值等。

缺失值处理的方法可分为3类：删除记录、数据插补和不处理。

 

删除含有缺失值的记录的方法有很大的局限性，它是以减少历史数据来换取数据的完备，会造成资源的大量浪费，将丢弃了大量隐藏在这些记录中的信息。尤其在数据集本来就包含很少记录的情况下，删除少量记录可能会严重影响到分析结果的客观性和正确性。

拉格朗日插值法