包含NaN值的线性回归

基础概念

线性回归是一种统计学方法，用于建立两个或多个变量之间的关系模型。它通过最小化误差平方和来找到最佳拟合直线（或平面、超平面）。NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数值，表示无效或未定义的结果。

相关优势

1. 简单易懂：线性回归模型易于理解和解释。
2. 计算效率高：计算过程相对简单，适用于大规模数据集。
3. 适用性广：可以用于预测连续数值型数据。

类型

1. 简单线性回归：只有一个自变量和一个因变量。
2. 多元线性回归：有多个自变量和一个因变量。

应用场景

• 经济学：预测房价、股票价格等。
• 医学：预测疾病发病率。
• 工程学：预测设备寿命。

问题：包含NaN值的线性回归

原因

数据中包含NaN值可能是由于以下原因：

1. 数据缺失：某些观测值未记录。
2. 计算错误：某些计算结果无效。
3. 输入错误：数据输入过程中出现错误。

解决方法

1. 删除含有NaN值的行：
2. 删除含有NaN值的行：
3. 填充NaN值：
   • 使用均值填充：
   • 使用均值填充：
   • 使用中位数填充：
   • 使用中位数填充：
   • 使用前一个有效值填充：
   • 使用前一个有效值填充：
   • 使用后一个有效值填充：
   • 使用后一个有效值填充：

• 插值法：
• 插值法：
• 使用机器学习模型处理：
  • 使用KNN填充：
  • 使用KNN填充：

参考链接

• Pandas官方文档 - 缺失数据处理
• Scikit-learn官方文档 - KNNImputer

通过上述方法，可以有效处理包含NaN值的数据，从而进行线性回归分析。