异常值、缺失值处理的常见思路？

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朝阳Tim

2019-02-25 阅读量: 1251

异常值、缺失值处理的常见思路？

问题描述：

当我们在处理数据的时候，特别是某个字段的连续变量，如果存在异常值，例如极大值或极小值，会对模型产生较大影响，一般有哪些处理思路呢？又如何处理缺失值？

解决思路：

对于异常值，可以直接剔除，也可以用平均值填补，极大值、极小值可以采用盖帽法（99%分位点、1%分位点）填充；spss中常用箱线图来观察，划出离群点并进行异常值处理
对于缺失值，可以用平均值、众数进行填补，填补依据要结合业务理解，不同的缺失值比例，有不同的缺失值处理思路：

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