什么样的模型对缺失值更敏感？

最新推荐文章于 2025-04-13 00:05:27 发布
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分类专栏： 机器学习
博客介绍了含缺失值数据选择机器学习模型的经验法则。树模型对缺失值敏感度低；涉及距离度量的KNN和SVM，以及线性模型对缺失值敏感；神经网络鲁棒性强；贝叶斯模型较稳定。总结指出，数据量小用朴素贝叶斯，适中或大可用树模型，量大也可用神经网络，避免用距离度量相关模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

https://blog.youkuaiyun.com/yH0VLDe8VG8ep9VGe/article/details/78265671


主流的机器学习模型千千万，很难一概而论。但有一些经验法则(rule of thumb)供参考：

1. 树模型对于缺失值的敏感度较低，大部分时候可以在数据有缺失时使用。

2. 涉及到距离度量(distance measurement)时，如计算两个点之间的距离，缺失数据就变得比较重要。因为涉及到“距离”这个概念，那么缺失值处理不当就会导致效果很差，如K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)。

3. 线性模型的代价函数(loss function)往往涉及到距离(distance)的计算，计算预测值和真实值之间的差别，这容易导致对缺失值敏感。

4. 神经网络的鲁棒性强，对于缺失数据不是非常敏感，但一般没有那么多数据可供使用。

5. 贝叶斯模型对于缺失数据也比较稳定，数据量很小的时候首推贝叶斯模型。

6. 总结来看，对于有缺失值的数据在经过缺失值处理后：

(1) 数据量很小，用朴素贝叶斯

(2) 数据量适中或者较大，用树模型，优先 xgboost

(3) 数据量较大，也可以用神经网络

(4) 避免使用距离度量相关的模型，如KNN和SVM

C 语言中的指针大小 `sizeof` 与通用指针类型 `void*` 详解
m0_62599305的博客
04-16 926
指针的大小：指针的大小由系统架构决定，通常在 32 位系统中为 4 字节，在 64 位系统中为 8 字节。sizeof运算符用于获取指针本身的大小，而不是它指向的数据的大小。void*指针void*是一种通用指针类型，可以指向任何类型的数据。在使用void*时，通常需要进行类型转换。sizeof运算符与指针：通过sizeof可以获取指针的大小，但它返回的是指针本身的内存大小，而不是指针指向的数据的大小。掌握了指针的大小和void*的使用，你将能够更高效地管理内存，并编写更灵活、通用的 C 语言程序！
数据清洗-缺失值填充-随机森林搜寻最优参数填充
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09-15 1209
随机森林 (Random Forest)是一种基于决策树的集成学习方法，由 Leo Breiman 和 Adele Cutler 在 2001 年提出。它通过构建多个决策树来完成分类或回归任务，并利用这些决策树的集成结果来提高模型的准确性和稳定性。随机森林的基本思想是将多个相对较弱的学习器（即决策树）结合起来，从而形成一个强大的集成模型。
树模型缺失值的方法
泉眼里的气泡
06-21 2267
处理数据缺失值的方法很多，此处介绍利用树模型处理缺失的方法。
机器学习模型支持缺失值的那些事儿
caorui_nk的博客
11-29 1871
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算法工程师-机器学习模型(处理缺失值)
weixin_43178876的博客
11-11 1120
title: 机器学习模型–处理缺失值 tags: python,机器学习 grammar_cjkRuby: true 现实生活中的数据集中的样本通常在某系属性上是缺失的，如果属性值缺失的样本数量比较少，我们可以直接简单粗暴的把不完备的样本删除掉，但是如果有大量的样本都有属性值的缺失，那么就不能简单地删除，因为这样删除了大量的样本，对于机器学习模型而言损失了大量有用的信息，训练出来的模型性能会受到影响。数据集如下（数据集来自周志华《机器学习》） 1. 决策树处理缺失值 参考来源:http://blog..
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Rnan_prince的博客
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spss分析方法-缺失值分析（转载）
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spss分析方法-缺失值分析缺失值可能会导致严重的问题。如果带有缺失值的个案与不带缺失值的个案有着根本的不同，则结果将被误导。此外，缺失的数据还可能降低所计算的统计量的精度，因为计算时的信息比原计划的信息要少。另一个问题是，很多统计过程背后的假设都基于完整的个案，而缺失值可能使所需的理论复杂化。 下面我们主要从下面四个方面来解说： 一、实际应用 众所周知，在诸如收入、交通事故等问题的研究中，因为被调查者拒绝回答或者由于调查研究中的损耗，会存在一些未回答的问题。 例如在一次人口调查中，1
em模型补缺失值_模型对缺失值的处理
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数据预处理：使用中位数填充缺失值
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数据预处理在机器学习中起着至关重要的作用，它涉及到清洗数据、处理缺失值、特征选择等步骤，以确保数据适合模型训练和分析。本文将重点介绍如何使用中位数填充缺失值，并通过Python代码演示实现过程。
数据清洗-缺失值填充-牛顿插值法填充Newton插值法
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09-15 1383
感觉大家对原理性的东西不太感兴趣，那我就直接举例提供代码，以及详细的注释，大家自己对照改代码应用于你自己建立的模型吧。
面对数据缺失，如何选择合适的机器学习模型？
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10-13 3272
作者：阿萨姆 普华永道 | 数据科学家 量子位 已获授权编辑发布 转载请联系原作者 有些小伙伴在实际使用中发现xgboost可以自动处理缺失值，而有些模型不可以。我想先从两个角度解答这个困惑： 工具包自动处理数据缺失不代表具体的算法可以处理缺失项 对于有缺失的数据：以决策树为原型的模型优于依赖距离度量的模型 回答中也会介绍树模型，如随机森林(Rando
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在统计分析计划（SAP）中预先定义敏感性分析方法，确保分析的透明性和可重复性。预定义敏感性分析策略，有助于规范研究流程，提高研究的可信度。在统计分析计划（SAP）中预先定义异常值处理策略，确保处理的透明性和可重复性。预定义异常值处理策略，有助于规范研究流程，提高研究的可信度。在研究开始前制定详细的统计分析计划，涵盖缺失值和异常值处理方法。预定义计划有助于规范研究流程，提高研究的透明性和可重复性。在统计分析计划（SAP）中预先定义异常值处理策略，确保处理的透明性和可重复性。
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深度学习之神经网络（一） 在前面文章中，我们已经系统了解了神经网络的部分概念，以及如何去搭建一个简单的神经网络模型。这篇文章我将主要讲解损失函数、反向传播等神经网络知识。 1. 损失函数 之前我们已经提到，损失函数就是用来计算我们的结果与真实值之间的误差，从而指导进一步的训练向正确的方向进行。 损失函数可以分为两大类：回归、分类。 1.1 回归损失 1.1.1 MAE（Mean Absolute Error） MAE为平均绝对误差，简单说就是计算输出值与真实值之间的误差绝对值大小的平均值。MA
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机器学习中缺失值的处理
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“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。” 1、怎么理解决策树、xgboost能处理缺失值？而有的模型(svm)对缺失值比较敏感呢? 首先从两个角度解释你的困惑： 工具包自动处理数据缺失不代表具体的算法可以处理缺失项 对于有缺失的数据：以决策树为原型的模型优于依...
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在机器学习中建模的时候，往往面临两个困难，一是选择哪个模型，二是怎样处理数据。处于数据包括数据获取、数据清洗和数据分析。其实对于不同的场景和不同的数据，选择的模型也是不一样的，本文简单聊一聊在数据缺失的时候该怎样选择合适的模型。        看到这个标题，对于初学机器学习的人来说，也许会非常不解，难道在有数据缺失和没数据缺失的情况下，选择模型还会不一样？是的。 1、 在数据缺失时，如何选择合
数据挖掘方法比较
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使用了上述方法之后，我应该选取用什么样的方法填充空缺值
03-22
<think>好的，用户之前询问了如何在Python中使用PCA进行降维，现在他们接着问在应用PCA之后应该如何填充空缺值。首先，我需要确认用户的问题是否准确。通常来说，数据预处理（如填充空缺值）应该在应用PCA之前完成，因为PCA要求数据没有缺失值。但用户提到的是“使用了上述方法之后”，也就是在PCA之后填充空缺值，这似乎不太合理。可能用户存在误解，或者他们的问题表述有误。 接下来，我需要考虑用户可能的实际需求。也许用户在应用PCA之前的数据中存在缺失值，想知道如何处理这些缺失值以便进行PCA分析。或者，用户可能在降维后的数据中发现仍有缺失值，需要进一步处理。但根据常规流程，PCA处理后的数据不应该有缺失值，因为scikit-learn的PCA实现会自动处理缺失值吗？不，实际上scikit-learn的PCA不允许输入数据中存在缺失值，用户需要先处理缺失值才能使用PCA。因此，用户可能在处理缺失值之前就已经遇到了问题，导致他们无法正确应用PCA，所以现在才询问如何处理缺失值。 需要明确告诉用户，数据预处理（包括缺失值填充）应该在PCA之前完成。然后，根据用户的需求，详细解释填充缺失值的常用方法，以及在不同场景下的选择建议。同时，需要提供具体的Python代码示例，帮助用户实际操作。此外，还要提醒用户注意事项，如填充后的验证、分类数据的处理、时间序列的特殊性等。 可能用户对数据预处理的流程不太熟悉，误以为PCA之后还需要处理缺失值，但实际上缺失值处理是数据清洗的一部分，应该在建模或降维之前完成。因此，在回答中需要澄清这一流程，并给出正确的步骤顺序。同时，用户可能对不同的填充方法不太了解，需要简单解释每种方法的适用情况，帮助用户根据数据特性选择合适的方法。 最后，要确保回答结构清晰，分步骤说明，并给出代码示例，让用户能够直接应用。同时，注意使用中文，避免专业术语过于复杂，保持语言简洁明了。</think>在数据预处理中，缺失值填充是 **PCA降维前必须完成的关键步骤**（因为PCA无法直接处理缺失值）。以下是完整的方法指南： --- ### **一、填充方法选择逻辑** #### **1. 数值型特征** | 方法 | 适用场景 | Python实现 | 注意事项 | |------|----------|------------|----------| | **均值填充** | 数据分布近似正态 | `SimpleImputer(strategy='mean')` | 对异常值敏感 | | **中位数填充** | 数据有偏态分布 | `SimpleImputer(strategy='median')` | 更鲁棒的选择 | | **插值法填充** | 时间序列/有序数据 | `Series.interpolate()` | 需保证数据连续性 | | **KNN填充** | 高相关性特征存在 | `KNNImputer(n_neighbors=5)` | 计算量较大 | #### **2. 分类特征** | 方法 | 适用场景 | Python实现 | |------|----------|------------| | **众数填充** | 类别分布集中 | `SimpleImputer(strategy='most_frequent')` | | **新增类别标记** | 缺失有特殊含义 | 添加`is_missing`二值列 | #### **3. 高级方法** | 方法 | 说明 | 工具 | |------|------|------| | MICE多重插补 | 通过迭代回归预测缺失值 | `IterativeImputer` | | 矩阵分解填充 | 基于低秩矩阵补全 | `SoftImpute` | | 深度学习填充 | 使用VAE/GAN生成数据 | TensorFlow/PyTorch | --- ### **二、代码模板** #### **基础版（数值型数据）** ```python from sklearn.impute import SimpleImputer import numpy as np # 创建填充器（这里用中位数填充） imputer = SimpleImputer(strategy='median') # 执行填充（假设df是原始DataFrame） df_filled = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns) # 检查剩余缺失值 print("剩余缺失值数量:", df_filled.isnull().sum().sum()) ``` #### **进阶版（混合型数据）** ```python from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline # 定义数值列和分类列 num_cols = ['age', 'income'] cat_cols = ['gender', 'education'] # 创建组合填充器 preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', SimpleImputer(strategy='median'), num_cols), ('cat', SimpleImputer(strategy='most_frequent'), cat_cols) ]) # 应用填充 df_filled = pd.DataFrame(preprocessor.fit_transform(df), columns=num_cols + cat_cols) ``` #### **高级版（KNN填充）** ```python from sklearn.impute import KNNImputer # KNN填充（考虑最近3个样本的特征相似性） imputer = KNNImputer(n_neighbors=3) df_knn = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df), columns=df.columns) ``` --- ### **三、方法选择建议** 1. **数据量小且简单** → 均值/中位数填充 2. **特征间强相关** → KNN/MICE填充 3. **时间序列数据** → 线性插值/时间窗平滑 4. **分类特征为主** → 众数填充 + 缺失标记 5. **准备进入PCA** → 必须与后续标准化步骤结合 --- ### **四、与PCA配合的完整流程** ```python from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 完整流程链：填充 → 标准化 → PCA pipeline = make_pipeline( SimpleImputer(strategy='median'), # 缺失值填充 StandardScaler(), # 标准化 PCA(n_components=0.95) # 降维 ) # 一站式处理 X_pca = pipeline.fit_transform(X_raw) ``` --- ### **五、注意事项** 1. **填充后验证**： ```python # 对比填充前后分布变化 plt.figure(figsize=(12,4)) plt.subplot(121) sns.histplot(df['age'].dropna(), kde=True) plt.title('原始分布') plt.subplot(122) sns.histplot(df_filled['age'], kde=True) plt.title('填充后分布') ``` 2. **避免数据泄露**： - 在训练集上`fit`填充器，再`transform`应用到测试集 ```python imputer.fit(X_train) X_train_filled = imputer.transform(X_train) X_test_filled = imputer.transform(X_test) # 使用训练集的统计量 ``` 3. **分类特征处理**： - 对填充后的分类变量需要再进行独热编码 4. **时间序列特殊处理**： ```python # 向前填充 + 线性插值 df['value'].fillna(method='ffill').interpolate() ``` --- ### **六、方法评估指标** | 评估角度 | 可用方法 | |----------|----------| | 分布一致性 | KS检验、直方图对比 | | 相关性保持 | 特征间相关系数矩阵差异 | | 模型表现 | 对比填充前后下游任务（如分类）的准确率 | 选择填充方法后，建议通过上述指标验证填充效果，确保不会引入严重偏差后再进行PCA降维。
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