数据缺失值以及处理方法得国内外研究现状

数据缺失是指在数据收集或存储过程中，部分数据因为各种原因无法获取或未被记录，导致数据集中出现缺失值。缺失值的存在会影响数据的分析和建模结果，因此需要进行处理。目前，国内外研究者在数据缺失值的处理方法方面做出了许多探索和研究。

国内外研究现状：

1. 删除法

缺失值较少的数据可以采用删除法，即直接将含有缺失值的样本或变量删除。但是，删除法可能会导致样本量减少，从而影响模型的准确性。

2. 填补法

填补法是指通过各种方法对缺失值进行填补，常见的方法包括均值填补、中位数填补、最近邻填补、插值法等。其中，插值法包括线性插值、多项式插值、样条插值等方法，可以更准确地填补缺失值。但是，填补法可能会引入噪声或偏差，影响模型的拟合效果。

3. 模型法

模型法是指通过建立模型来预测缺失值，常见的方法包括回归模型、神经网络模型、决策树模型等。模型法可以更准确地预测缺失值，但是需要依赖于建模过程和模型的准确性和鲁棒性。

4. 多重插补法

多重插补法是指通过多次填补和模型拟合来处理缺失值，包括多重插补和多重嵌套插补等方法。多重插补法可以更准确地处理缺失值，但是计算量较大，需要较高的计算资源。

总结

当前，针对数据缺失值的处理方法，国内外研究者已经提出了许多方法，每种方法都有其优缺点和适用场景。在实际应用中，需要根据数据集的特点和分析需求来选择合适的处理方法。