2.1 缺失值处理

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2.1 缺失值处理 2.1 缺失值处理在数据分析和机器学习项目中，缺失值是一个常见的问题。缺失值的出现可能是由于各种原因，例如数据采集过程中的错误、信息遗漏或不适用等。处理缺失值对于获得准确可靠的分析结果至关重要。本节将详细介绍处理缺失值的各种方法，并提供代码示例。 2.1.1 缺失值的类型理解缺失值的类型有助于选择合适的处理方法。缺失值主要分为以下三种类型：完全随机缺失 (Missing Completely at Random, MCAR): 数据缺失的概率与其他任何观测或未观测变量无关。也就是说，数据缺失是随机发生的。随机缺失 (Missing at Random, MAR): 数据缺失的概率依赖于其他观测到的变量，但与未观测到的变量无关。