算法工程师-机器学习模型(处理缺失值)_能够自动处理缺失值的模型

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title: 机器学习模型–处理缺失值
tags: python,机器学习
grammar_cjkRuby: true

现实生活中的数据集中的样本通常在某系属性上是缺失的，如果属性值缺失的样本数量比较少，我们可以直接简单粗暴的把不完备的样本删除掉，但是如果有大量的样本都有属性值的缺失，那么就不能简单地删除，因为这样删除了大量的样本，对于机器学习模型而言损失了大量有用的信息，训练出来的模型性能会受到影响。数据集如下（数据集来自周志华《机器学习》）

1. 决策树处理缺失值

参考来源:http://blog.csdn.net/u012328159/article/details/79413610

在决策树中处理含有缺失值的样本的时候，需要解决两个问题：

1. 如何数据缺失的情况下进行增益计算？（比如“色泽”属性有的样本在该属性上的值是缺失的，那么该如何计算“色泽”的信息增益？）
2. 若样本在该属性上的值是缺失的，那么该如何对这个样本进行划分？(即到底把这个样本划分到哪个结点里？)

具体处理情况如下

1. 之后子树分裂时，仍然会把权重乘进去
2. 注意：训练核测试数据的处理方式时不同的，决策要用到缺失变量，决策树也可以在当前节点做多数投票来决定（选择样本数最多的特征值方向）
3. 如果有单独的缺失分支，使用此分支。
4. 把待分类的样本的属性a值分配一个最常出现的a的属性值，然后进行分支预测
5. 根据其他属性为该待分类样本填充一个属性a值，然后进行分支处理
6. 在决策树中属性a节点的分支上，遍历属性a节点的所有分支，探索可能所有的分类结果，然后把这些分类结果结合起来一起考虑，按照概率决定一个分类
7. 待分类样本在到达属性a节点时就终止分类，然后根据此时a节点所覆盖的叶子节点类别状况为其分配一个发生概率最高的类

2 XGBoost处理缺失值

XGBoost模型却能够处理缺失值，也就是说模型允许缺失值存在。XGBoost处理缺失值的方法和其他树模型不同。根据原文中的介绍，XGBoost把缺失值当做稀疏矩阵来对待，本身的在节点分裂时不考虑的缺失值的数值。缺失值数据会被分到左子树和右子树分别计算损失，选择较优的那一个。如果训练中没有数据缺失，预测时出现了数据缺失，那么默认被分类到右子树。

3 随机森林处理缺失值

1. 方法1(快速简单但效果差)：
   把数值型变量中的缺失值用其所对应的类别中的中位数替换。描述型变量缺失的部分用所对应类别中出现最多的数值替代。
2. 方法2(耗时费力但效果好)：
   虽然依然是便用中位数出现次数最多的数来进行替换，方法2引入了权重。即对需要替换的数据先和其他数据做相似度测量(proximity measurement)也就是下面公式中的Weight，在补全缺失点是相似的点的数据会有更高的权重W。以数值型变量为例：
   

4 什么样的模型对缺失值更敏感？

1. 树模型对缺失值的敏感度低，大部分时候可以在数据缺失时使用。
2. 涉及到距离度量时，如计算两个点之间的距离，缺失数据就变得比较重要。因为涉及到"距离"这个概念，那么缺失值处理不当就会导致效果很差，如K近邻算法（KNN）、支持向量机(SVM)。
3. 线性模型的代价函数(loss function)往往涉及到距离(distance)的计算，计算预测值和真实值之间的差别，这容易导致对缺失值敏感.
4. 神经网络的鲁棒强，对于缺失数据不是非常敏感，但一般没有那么多数据可供使用。
5. 贝叶斯模型对于缺失数据也比较稳定，数据量很小的时候选贝叶斯模型。

总体来看，对于有缺失值的数据在经过缺失处理后：

• 数据量很小，朴素贝叶斯
• 数据量适中或者较大，用树横型，优先xgboost
• 数据量较大，也可以用神经网络
• 避免使用距离度量相关的模型，如KNN和SVM

5 XGBoost判断特征重要程度的三种指标

1. weight - 该特征在所有树中被用作分割样本的特征的次数。
2. gain - 在所有树中的平均增益。
3. cover - 在树中使用该特征时的平均覆盖范围。(还不是特别明白)