項目總結 | 九種缺失值處理方法總有一種適合你

爲什麼要處理缺失值 這一段完全是廢話了。含有缺失數據的樣本，你要麼刪了，要了就填充上什麼值。刪了就會損失一部分的樣本信息，填充要是填充的不合適，會給樣本增加噪音。 所以這就是一個選擇的問題： 選擇刪除還是填充； 選擇填充方式 處理缺失值的8種方法 這裏先說一下，我總結了自己在競賽中的操作，以及一些大佬的處理方法，建議處理缺失值的方法是： 先嚐試刪除有缺失項的數據，然後訓練模型，先把baseline

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