缺失值是数据分析中难以绕开的顽疾，简单粗暴地删除或填补都可能扭曲数据信息，进而影响模型训练效果与预测准确性。光鲨跟大家探讨一下几种核心方法：有选择地删除数据行/列，运用统计量或预测模型进行智能填补，以及利用算法自身特性或构造新特征策略。理解这些方法的适用边界，依据数据分布特性、缺失机制及建模目标灵活组合，方能有效保护模型预测能力不被削弱。  

删除法——快速但有代价  

当缺失比例极低或集中于特定观测时，删除处理（如列表删除法删除含缺失行、成对删除法仅在特定分析中忽略缺失）是高效选择。例如，用户调查中少数问卷遗漏一两项非关键信息，直接删除该行对整体影响甚微。  

然而，其代价是数据量缩减与潜在信息损失。若某特征缺失率超过25%，整列删除可能导致宝贵特征消失。若数据缺失呈现特定模式（如特定用户群更易漏填收入），删除会引入偏差，破坏样本代表性，模型将无法学习该群体的真实规律，结果自然失真。  

填补法——平衡效率与信息保留  

为最大限度保留样本和特征，填补法是通用选择。  

简单填充依赖统计量：数值特征用均值或中位数替代，分类型用众数填充。这在缺失量少、随机性高时效果稳定。但当特征分布严重偏斜时，均值填充会拉偏整体分布，破坏方差；分类变量若频繁项不明显，众数填充可能掩盖重要类别信息。  

模型预测填充则更灵活。利用回归、KNN或随机森林等算法，基于其他特征预测缺失值。例如，用用户年龄、职业和消费记录预测缺失的“收入”，可保留特征间关联结构。多重插补技术尤为先进——生成多个填补数据集分别建模，再汇总结果，能更好地评估填补不确定性，显著减少模型方差，尤其适合严谨的统计推断或高缺失率场景。  

算法选择与特征工程——智能绕过问题  

部分机器学习模型自身具备处理缺失值能力。决策树及随机森林、XGBoost等树模型在分割时可直接将缺失值视为独立分支处理。这类方法省去预处理环节，但需明确模型内部对缺失的处理逻辑，且效果可能不如精心设计的预处理步骤。  

构造缺失指示符是一种巧妙的特征策略。当缺失蕴含信息时（如“未填写收入”可能反映用户敏感度高），可新增一个二值特征（0/1）标记是否缺失原值。将此指示符与原特征（填补后）共同输入模型，有时能捕获关键模式，显著提升效果。  

处理缺失值绝非一招鲜。需结合数据缺失模式（随机？系统？）、缺失比例、特征类型及最终建模目标，在数据删除、填充技术与智能绕过之间权衡。单一方法难保最优。有效的数据删除决策、多样化的填充技术、匹配的预测模型选择、先进的树模型应用、复杂情形下的多重插补技术缺一不可。最终，理解数据特性并匹配合适方法，才是守住模型预测力的核心策略。关注光鲨运营教育，了解更多相关内容哦~