填充nan的方法要取決於特定情況！
填充缺失值常用的方法有以下三種：
需要注意的是有時候缺失值已經被組織者替換了！
通常情況下，在特徵生成之前要避免填充nans！
1，二值特徵isnull可能會很有用，它指明了哪些特徵是缺失值，可以看做乙個類別特徵。
在計算平均值或中位數時，這種方法可以解決樹和神經網路的問題。 但是這樣做的缺點是我們會在資料集中增加兩倍的列數。
2，我們想用數字特徵對類別特徵進行編碼。 為了達到這個目的，我們計算每個類別的數字特徵的平均值，並用這些平均值替換類別。
在計算平均值的時候一般要先忽視缺失值！否則就會出現下面的情況！類別b進行數字編碼後的特徵會十分接近填充的值！
3，有時我們也可以那些outliers看成缺失值。
4，有時候一些類別特徵的一些類別不會出現在訓練資料中，但我們可以加一些全域性特徵，如每個類別在訓練集和測試集中出現的次數，這樣有可能對**那些沒在訓練集出現的類別有一些幫助，如下所示。
機器學習 資料特徵預處理缺失值處理
刪除 如果行或列資料缺失值達到一定比例，建議放棄整行或列 插補 填補列的平均值，中位數 numpy陣列中的缺失值 nan nan 屬於float型別 from sklearn.preprocessing import imputer import numpy as np 缺失值處理 data 1,1...
特徵工程 缺失值處理
目前常用的三類處理方法 1.用平均值 中值 分位數 眾數 隨機值等替代。效果一般，因為等於人為增加了雜訊。2.先根據歐式距離或pearson相似度，來確定和缺失資料樣本最近的k個樣本，將這k個樣本的相關feature加權平均來估計該樣本的缺失資料。3.將變數對映到高維空間 a.對於離散型變數 男 女...
特徵值預處理
特點 通過對原始資料的變換對映到預設為 0,1 之間 目的 是的某一特徵值不會對結果造成更大的影響 幾個特徵值對結果影響權重相等的二十號要進行歸一化 缺點 異常點 在最大最小值之外 對異常點的處理不好，魯棒性較差，只適合傳統的小資料場景 例項 usr bin env python coding ut...