如果缺失有明确的含义，该如何处理缺失的值？
如果缺失有明确的含义，该如何处理缺失的值？
提问于 2019-02-21 00:46:35
我正在尝试根据提供相同产品的竞争对手的价格(以及其他变量)，对零售商产品的日常需求进行建模。我有20列不同竞争对手的价格在同一日期为这个特定的产品。然而，在观察期间，该零售商的产品范围超过8万种，当然，并不是所有的竞争对手都提供所有这些产品。事实上，在大多数情况下，只有2到3个竞争对手提供相同的产品。这导致了许多缺失值，表明该竞争对手当时不提供该产品。
考虑到大量的缺失值，以及它们本身包含有价值的信息的事实，我不想简单地归因于这些缺失值:竞争对手是否提供了该产品。
是否有监督学习算法可以将缺失值作为特定情况进行处理？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-02-21 17:25:50
我也同意，在这种情况下，由于丢失的信息丢失，推算不是一个好主意。但是，考虑到创建指示某个值是已知还是缺失的附加特征的想法，您可以尝试按平均值填充缺失的值，然后对数据使用LogisticRegression。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54791427
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