缺失值填充的几种方法 📊🔍

在数据分析中，我们经常会遇到数据集中存在缺失值的情况。这不仅会影响分析结果的准确性，还可能使某些算法无法运行。因此，了解如何有效填补这些缺失值变得尤为重要。下面将介绍几种常见的缺失值填补方法：

📊 均值/中位数/众数填充：

对于数值型数据，可以使用平均值或中位数进行填充；对于类别数据，则可以考虑用众数来填补缺失值。这是一种简单直接的方法，但可能会引入偏差。

🔍 预测模型填充：

利用其他完整数据建立预测模型（如线性回归、决策树等），然后用模型预测缺失值。这种方法更复杂，但通常能得到更好的结果。

🔄 K近邻填充：

基于相似度，找到与缺失值最接近的K个样本，然后用它们的平均值填充。这种方法适用于数据间关系复杂的场景。

🔮 多重插补法：

通过多次随机抽样和插补，生成多个完整的数据集，最后整合这些数据集的结果。这是一种统计学上较为严谨的方法。

以上就是几种常用的缺失值处理方法，希望对大家的数据分析工作有所帮助！🚀

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