如何处理数据挖掘中的缺失值？

如何处理数据挖掘中的缺失值？

删除

如果数据集很大，且缺失值所占比例较小，可以考虑删除含有缺失值的行或列。但这种方法可能会导致信息损失。

填充

使用统计方法填充缺失值，如均值、中位数、众数等。对于分类变量，可以使用众数填充；对于数值变量，可以使用均值或中位数填充。

插值

对于连续变量，可以使用插值方法填充缺失值，如线性插值、多项式插值等。

基于模型的填充

使用回归、决策树、K-近邻等模型预测缺失值。

不处理

对于某些算法（如决策树、随机森林等），可以直接处理含有缺失值的数据。