数据预处理——缺失值处理
在进行数据挖掘和数据分析过程中，收集到的数据往往或多或少存在缺失值，这对特征选择和模型处理有很大影响。缺失值处理是非常重要的预处理步骤之一。
一. 缺失特征重要性判断
可以把数据放入对数据缺失不敏感的模型如XGB中，利用feature_importance查看缺失的特征重要性。由于XGB属于树模型，不需要太多的数据预处理过程，比如归一化等，也能取得较好的效果，且模型参数对特征的重要性程度影响不是很大，我们只需要知道大概的结果，哪些重要，哪些不重要即可。
二. 缺失处理
- 直接删除
尤其是对于缺失量大的特征，大量的数据缺失，即时进行填充，也会给数据带来很大的噪声，对模型会造成很大的误差，影响模型效果。
而当缺失的特征在数据中不是很重要的时候，把该特征删除是最好的选择。
- 平均值填充
数值类型，取同分类数据的均值；非数值类型，取出现频率最高的值，即众数。
- KNN填充
用欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。
- 回归拟合
对完整的数据集建立回归方程，
对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知