特征工程中缺失值填补策略对比
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。缺失值处理作为特征工程的重要环节，需要谨慎对待。本文将对比几种主流缺失值填补策略在实际应用中的表现。
常见填补方法对比
1. 均值/中位数/众数填补 适用于数值型数据，代码示例：
import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
# 使用均值填补
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data['column'] = imputer.fit_transform(data[['column']])
2. KNN填补 基于相似样本进行填补，更符合数据分布：
from sklearn.impute import KNNImputer
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
data[['numeric_cols']] = imputer.fit_transform(data[['numeric_cols']])
3. 模型预测填补 使用其他特征预测缺失值：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
# 对于数值型变量
regressor = RandomForestRegressor()
# 填补逻辑...
实验结果分析
在实际数据处理中，简单统计量填补虽然快速但可能引入偏差；KNN填补考虑了特征间关系，效果更佳。对于大模型训练，建议根据数据分布选择合适的策略，并保留填补前后的对比记录。
推荐实践
- 先分析缺失模式（MCAR/MAR/MAR）
- 小样本使用统计量填补
- 大样本考虑KNN或模型预测填补
- 记录所有填补操作以便复现
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