机器学习如何进行缺失值补充
在机器学习中，数据的质量对模型的训练和预测结果有着重要影响。然而，在实际应用中，我们经常会遇到缺失值的情况。缺失值可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者其他原因导致的。为了使数据完整并提高模型的准确性，我们需要进行缺失值补充。
缺失值补充方法
在机器学习中，常用的缺失值补充方法有以下几种：
-
删除缺失值：对于某些情况下缺失值较多的特征或样本，我们可以选择直接删除包含缺失值的特征或样本。这种方法适用于缺失值较少且对模型结果影响不大的情况。
-
均值或中位数填充：对于数值型特征，我们可以使用该特征的均值或中位数来填充缺失值。这种方法简单且适用于特征的分布较为稳定的情况。
-
众数填充：对于分类特征或离散型特征，我们可以使用该特征的众数来填充缺失值。众数是指在一组数据中出现次数最多的值。
-
使用其他特征进行预测：对于某些特征，我们可以使用其他特征进行预测来填充缺失值。例如，我们可以使用线性回归、随机森林等算法来预测缺失值。
下面我们将通过一个实际问题来演示如何进行缺失值补充。
示例：波士顿房价预测
我们将使用波士顿房价数据集来演示缺失值补充的方法。该数据集包含了波士顿地区的房屋信息以及对应的房价。我们将使用线性回归模型来预测房价，并在模型训练前进行缺失值补充。
首先，我们加载数据集，并查看数据集的信息：
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载数据集
boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
# 添加目标变量
df['target'] = boston.target
# 查看数据集信息
df.info()
输出结果如下：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 506 entries, 0 to 505
Data columns (total 14 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 CRIM 506 non-null float64
1 ZN 506 non-null float64
2 INDUS 506 non-null float64
3 CHAS 506 non-null float64
4 NOX 506 non-null float64
5 RM 506 non-null float64
6 AGE 506 non-null float64
7 DIS 506 non-null float64
8 RAD 506 non-null float64
9 TAX 506 non-null float64
10 PTRATIO 506 non-null float64
11 B 506 non-null float64
12 LSTAT 506 non-null float64
13 target 506 non-null float64
dtypes: float64(14)
memory usage: 55.5 KB
从输出结果可以看出，该数据集中没有缺失值。为了演示缺失值补充的方法，我们手动将其中的一部分数值设置为缺失值。
import numpy as np
# 将部分数值设置为缺失值
df['CRIM'].iloc[:100] = np.nan
df['RM'].iloc[100:200] = np.nan
df['NOX'].iloc[200:300] = np.nan
# 查看数据集信息
df.info()
输出结果如下：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame