数据预处理：缺失值处理与特征选择策略

"特征工程是数据分析过程中的关键步骤，它涉及到数据预处理、特征选择以及缺失值处理等多个方面。在处理数据时，经常会遇到唯一属性，例如数据库中的自增主键，这类属性对样本分布没有贡献，应当删除。另一方面，若某个属性的方差极小，说明其区分度低，可设定阈值剔除方差小于该阈值的属性。在处理缺失值时，有三种主要策略：直接使用含有缺失值的数据（部分算法支持）、删除含有缺失值的样本（可能导致信息损失）以及缺失值补全，后者包括均值插补、同类均值插补、建模预测等方法。" 在特征工程中，首先需要对数据进行预处理，去除无用或冗余的信息。例如，数据库中的自增主键等唯一属性往往与样本的本质特性无关，仅用于数据库管理，因此在分析时应将其移除，以避免干扰模型训练。另一方面，属性的方差是衡量其区分样本能力的重要指标，如果某属性的方差接近于零，表示所有样本在此属性上的取值几乎相同，不具备区分不同样本的能力，这种情况下可以设定阈值，如方差低于该阈值则删除该属性。 处理缺失值是数据预处理的另一个核心任务。缺失值的产生可能由客观原因（如数据采集故障）或人为原因（如漏录、不愿透露信息等）引起。处理缺失值的方法主要包括： 1. 直接使用含有缺失值的数据：某些算法（如决策树）能够处理缺失值，但可能会因忽略信息而影响模型性能。 2. 删除含有缺失值的样本：简单但可能导致信息丢失，特别是当缺失值比例较大时。 3. 缺失值补全：常用方法有均值插补（用属性平均值填充缺失值）、同类均值插补（根据其他属性的类别来确定均值）以及更复杂的建模预测（如使用KNN、回归等方法预测缺失值）、高维映射、多重插补和压缩感知及矩阵补全等。这些方法旨在尽可能保留原始数据信息，但计算复杂度较高，且补全的准确性直接影响最终模型的性能。 特征工程涉及对数据的深入理解和处理，包括识别并移除无用属性，处理方差小的特征，以及有效地处理缺失值，以提高模型的预测能力和泛化能力。在实际应用中，需根据具体问题和数据特性选择合适的预处理策略。