3.1 缺失值处理

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3.1 缺失值处理 3.1 缺失值处理在数据分析和机器学习项目中，真实世界的数据往往是不完整的。缺失值（Missing Values）是数据集中常见的问题，它们可能由于各种原因产生，例如数据采集错误、信息丢失、数据损坏或未填写字段等。处理缺失值是数据清洗和预处理的关键步骤，直接影响后续分析和建模的准确性和可靠性。 3.1.1 缺失值的类型了解缺失值的类型有助于选择合适的处理方法。常见的缺失值类型包括：完全随机缺失 (Missing Completely at Random, MCAR): 数据缺失与其他任何变量都无关，包括观测变量和未观测变量。例如，问卷调查中随机跳过某些问题。