西瓜书 决策树缺失值
时间: 2023-10-09 07:05:09 浏览: 53
决策树在处理缺失值时有一些常用的策略,以下是一些常见的方法:
1. 删除含有缺失值的样本:可以直接删除含有缺失值的样本,在数据量足够大的情况下,可能不会对模型产生太大影响。
2. 使用默认值或固定值填充:对于数值型特征,可以用均值、中位数或其他统计量来填充缺失值;对于分类特征,可以使用出现频率最高的类别来填充缺失值。
3. 使用先验概率填充:可以根据已有样本的分布情况,计算每个类别的先验概率,并将缺失值填充为具有最高先验概率的类别。
4. 使用模型预测:可以使用其他属性作为特征,构建一个模型来预测缺失属性的值,并将预测结果作为填充值。
5. 使用中间值插补:对于连续的特征,可以通过构建一棵缺失值处理专用的决策树,根据其他属性来预测缺失值。
选择哪种填充策略取决于数据集的特点以及领域知识。当然,还有其他一些处理缺失值的方法,可以根据具体情况选择合适的方法进行处理。