特征工程中缺失值填充策略对比分析
在大模型训练数据处理过程中，缺失值处理是特征工程的关键环节。本文将对比分析几种常见的缺失值填充策略，并提供可复现的代码实现。
常见填充策略
1. 均值/中位数/众数填充
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, np.nan, 30, 40, np.nan]
})
# 均值填充
imputer_mean = SimpleImputer(strategy='mean')
data['feature1_mean'] = imputer_mean.fit_transform(data[['feature1']])
2. 插值填充
# 线性插值
interpolated_data = data.interpolate(method='linear')
3. KNN填充
from sklearn.impute import KNNImputer
knn_imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
knn_filled = knn_imputer.fit_transform(data[['feature1', 'feature2']])
实验对比
通过计算填充后的数据统计特征，可以评估不同策略的效果。在大模型训练中，建议根据数据分布特点选择合适的填充策略。
最佳实践
- 对于数值型特征，可优先尝试中位数或KNN填充
- 保持填充策略的一致性
- 记录填充过程以保证数据可追溯性
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