基于机器学习土壤属性制图中数据缺失值和异常值处理方法与代码

基于机器学习进行土壤属性制图时，数据缺失值和异常值的处理非常重要，因为它们可能影响模型的准确性和稳定性。以下是常见的处理方法：

1. **缺失值处理**:
- **删除法**：直接删除含有缺失值的数据点。这可能会导致样本量减少，适用于缺失值比例较小的情况。
- **填充法**：
- **平均值、中位数或众数填充**：对数值型特征使用该属性的平均值、中位数或最常见的值填补。
- **插值法**：如线性插值、多项式插值或KNN插值，通过邻近数据估计缺失值。
- **回归预测**：利用其他变量建立模型预测缺失值。

2. **异常值处理**:
- **识别异常**：可以使用统计方法（如Z-score、IQR）或基于模型的检测算法（如Isolation Forest）找出离群点。
- **替换法**：
- **剔除法**：直接移除极端值。这通常用于小范围内的明显异常。
- **截断法**：将异常值限制在一个合理的范围内。
- **平滑法**：使用平均或其他平滑技术替换异常值。

关于代码示例，这里提供了一个简化版的Python处理流程，使用pandas库处理缺失值，使用scikit-learn库做异常值检测：

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from scipy.stats import zscore
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 加载数据
data = pd.read_csv('soil_data.csv')

# 处理缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
filled_data = imputer.fit_transform(data)

# 异常值检测
clf = IsolationForest(contamination=0.1)  # 设置阈值
outliers = clf.fit_predict(filled_data)
data_cleaned = filled_data[~np.isin(outliers, -1)]  # 删除异常值

# 制作新的数据集
cleaned_data = pd.DataFrame(data_cleaned, columns=data.columns)