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决策树——缺失数据的处理_决策树不能处理缺失特征
作者：花生_TL007 | 2024-03-28 19:16:23
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决策树不能处理缺失特征
本内容整理自coursera，欢迎交流转载。
1 缺失数据的影响
有些数据可能有某些特征参数缺失，这不仅影响我们的训练模型，还会影响我们利用模型进行预测。
2 解决办法
2.1 删除缺失项
- 删除含有特征参数缺失的数据（但是如果很多数据特征参数缺失，我们会删除大量数据，一般超过三分之一的数据被删除的话不宜采用此法）
- 删除某个特征（如果仅仅是缺失项集中在了某几个特征，我们可以把所有数据的这些特征参数都删除，但是删除特征过多的时候不宜采用此法）
2.1 猜测参数
我们可以根据其他项猜测缺失项可能的值。比如可以用平均值，多数法。
2.3 自适应法
基本原则：分类误差最小（贪心）
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