3.15 ??? 處理特征向量的缺失值：怎么搞定？ 這個(gè)問(wèn)題涉及到了數(shù)據(jù)處理中的一項(xiàng)重要任務(wù)，即如何處理特征向量中的缺失值。讓我們深入研究一下，在程序員的世界里，我們需要使用一些酷炫的方法和符號(hào)來(lái)處理這個(gè)問(wèn)題！???? **缺失值較多的情況**: 有時(shí)候，某個(gè)特征的缺失值太多了，直接丟掉它可能是最好的選擇，不然它可能會(huì)給我們引入大量噪聲，搞得我們一頭霧水，對(duì)結(jié)果造成不良影響。???? **缺失值較少的情況**: 但如果缺失值比較少，而且其他特征的缺失值都在10%以內(nèi)，那我們就可以施展一些高級(jí)招數(shù)了，比如： 1. 把NaN（缺失值）看作是一個(gè)新特征，用0來(lái)表示，這樣不浪費(fèi)數(shù)據(jù)。???? 2. 用特征的均值填充缺失值，這個(gè)方法比較常見(jiàn)，相當(dāng)于用數(shù)據(jù)的"平均性格"來(lái)填坑。???? 3. 還可以用像隨機(jī)森林這樣的算法來(lái)預(yù)測(cè)缺失值，這有點(diǎn)像用機(jī)器學(xué)習(xí)的黑魔法來(lái)修補(bǔ)缺失的拼圖塊。???? 總之，處理特征向量的缺失值有多種方式，取決于你的數(shù)據(jù)和任務(wù)。挑選合適的方法就像選擇合適的工具一樣，要根據(jù)情況權(quán)衡利弊，不同情況下采用不同的策略。希望這些方法對(duì)你在數(shù)據(jù)處理的道路上有所幫助！????