處理缺失值是數(shù)據(jù)分析中的一個重要步驟，許多機器學習算法不能直接處理包含缺失值的 dataset。以下是一些常用的缺失值填充方法：

1. 刪除缺失值

完全刪除缺失值： 如果數(shù)據(jù)集很大，可以刪除含有缺失值的行。很好理解，當數(shù)據(jù)有幾萬條，缺失的數(shù)據(jù)只有幾十條時，去掉有缺失值的行影響很小。一般不刪除有缺失的列是因為一般將列數(shù)據(jù)作為特征量，不能輕易刪除某個特征（變量）。

條件刪除： 如果某些列或行的缺失值太多，可以考慮刪除。因為如果缺失的數(shù)據(jù)過多，你無法通過已有的數(shù)據(jù)來推測其他缺失數(shù)據(jù)。

2. 填充固定值

填充0： 在某些情況下，缺失可能意味著“沒有”，因此可以用0填充。如果調(diào)查中某些問題沒有回答，可以用0（代表“沒有意見”或“不適用”）來填充。

填充特定值： 有時候可以用某個統(tǒng)計量（如平均值、中位數(shù)等）填充所有缺失值。適用于有理由相信缺失值應(yīng)該被填充為某個特定值的情況，例如，在某些情況下，缺失的年齡可能應(yīng)該被填充為中位數(shù)年齡。

3. 使用統(tǒng)計量填充

平均值： 用所有非缺失值的平均值填充缺失值。適用于數(shù)據(jù)分布較為均勻，沒有異常值的情況。

中位數(shù)： 當數(shù)據(jù)分布不均或有異常值時，中位數(shù)是一個更好的選擇。

眾數(shù)： 如果某個特征大多數(shù)值都是相同的，那么可以用眾數(shù)填充。

4. 使用模型預測

K最近鄰（KNN）： 對于一個含有缺失值的樣本，可以找到與之最相似的K個樣本，然后用這些樣本的均值或中位數(shù)填充缺失值。適用于數(shù)據(jù)集較大，且特征之間相關(guān)性較高的情況。

回歸模型： 可以建立一個回歸模型來預測缺失值，然后用模型的預測結(jié)果填充。在建立信用評分模型時，如果某些客戶的收入信息缺失，可以使用回歸模型根據(jù)其他特征（如教育水平、工作年限）來預測并填充缺失的收入。

5. 插值方法

線性插值： 在缺失值前后找到兩個點，然后在這兩點之間做線性插值。在分析股票價格時，如果某一天的股票價格缺失，可以使用前一天和后一天的價格進行線性插值來估計缺失值。

多項式插值： 如拉格朗日插值、牛頓插值等，可以更好地捕捉數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系。

6. 基于矩陣分解的方法

奇異值分解（SVD）： 可以用于填充缺失值，特別是在推薦系統(tǒng)中。例如在構(gòu)建電影推薦系統(tǒng)時，用戶-電影評分矩陣中可能會有大量缺失值�？梢允褂闷娈愔捣纸猓⊿VD）來填充這些缺失的評分，從而提高推薦的準確性。

7. 使用相鄰值填充

使用缺失值的前值或者后值填充：這種方法適用于數(shù)據(jù)集中的缺失值是偶然發(fā)生的，并且數(shù)據(jù)的趨勢在短時間內(nèi)保持相對穩(wěn)定的情況，比如平穩(wěn)的時間序列數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中，前向填充和后向填充可以結(jié)合使用，如果前面的值缺失，則使用后面的值填充，反之亦然。這種方法在處理時間序列數(shù)據(jù)時非常方便，因為它不需要復雜的統(tǒng)計模型或算法，并且可以保留數(shù)據(jù)的原始趨勢。

8. 假設(shè)填充

多重插補： 為每個缺失值生成多個可能的填充值，然后分析這些數(shù)據(jù)集并匯總結(jié)果。

貝葉斯方法： 使用貝葉斯統(tǒng)計方法來估計缺失值的分布，并從中抽樣填充。例如，在一項關(guān)于教育背景的調(diào)查中，如果某些受訪者沒有提供他們的最高教育水平，可以使用貝葉斯方法來估計這些缺失值的概率分布，并據(jù)此填充。

9. 基于聚類的填充

基于聚類的填充： 將具有相似特征的樣本分為一組，然后使用該組的統(tǒng)計量（如平均值、中位數(shù)）填充缺失值。例如，可以根據(jù)客戶的購買歷史和其他特征將客戶分為不同的群體，然后使用每個群體的購買頻率的平均值或中位數(shù)來填充缺失值。

10. 使用高斯過程回歸

高斯過程回歸： 對于有噪聲的數(shù)據(jù)，使用高斯過程回歸可以較好地處理缺失值。例如，在氣象站的數(shù)據(jù)中，如果某個時間點的溫度記錄缺失，可以使用高斯過程回歸來根據(jù)其他時間點的溫度記錄和相關(guān)信息來估計缺失的溫度值。

11. 使用多重交叉驗證

多重交叉驗證： 在填充缺失值時，使用多重交叉驗證來評估不同填充方法的性能，并選擇最佳方法。例如，在信用卡欺詐檢測的數(shù)據(jù)集中，可能會遇到客戶交易記錄中缺失某些特征值的情況。使用多重交叉驗證，可以評估不同的缺失值填充方法（如平均值、中位數(shù)、K最近鄰等）對模型性能的影響，并選擇最佳方法。

每種方法都有其優(yōu)缺點，適用于不同的數(shù)據(jù)集和不同的任務(wù)。在實際應(yīng)用中，可能需要嘗試多種方法，然后根據(jù)模型的性能來選擇最佳的方法。