在大模型训练数据处理中，缺失值处理是特征工程的关键环节。本文对比分析三种常见填充策略：均值填充、中位数填充和预测填充。
均值填充策略 适用于数值型数据分布相对均匀的情况。代码实现如下：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
# 创建示例数据
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({'feature1': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'feature2': [10, 20, np.nan, 40, 50]})
# 均值填充
imputer_mean = SimpleImputer(strategy='mean')
data_filled_mean = pd.DataFrame(imputer_mean.fit_transform(data), columns=data.columns)
中位数填充策略 对异常值敏感的数据集更优：
imputer_median = SimpleImputer(strategy='median')
data_filled_median = pd.DataFrame(imputer_median.fit_transform(data), columns=data.columns)
预测填充策略 利用机器学习模型预测缺失值，效果最佳但计算成本高：
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
# 迭代填充
imputer_predict = IterativeImputer(random_state=42)
data_filled_predict = pd.DataFrame(imputer_predict.fit_transform(data), columns=data.columns)
社区实践建议：在实际项目中，建议先分析数据分布特征，对缺失率低于5%的变量可直接删除，高于30%的需谨慎处理。对于大模型训练数据集，建议使用预测填充以保留更多原始信息，但要确保填充过程不引入偏差。
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