machine-learning - 当我与 NULL 功能约会时该怎么办？

Question

我有大量数据，一些信息丢失（NULL）。我应该在学习过程中跳过这个例子还是做其他事情？

Answer 1

这实际上取决于数据以及您认为有意义的内容。如果您认为 NULL 信息可能有意义，一种选择是创建一个新变量来表示具有 NULL 数据的条目。例如，如果您有具有 NULL 值的真/假分类数据，例如

1, 0, 1, NULL, NULL, 1, 1, NULL

您可以将其转换为：

1  0  1  0  0  1  1  0  <- true
0  1  0  0  0  0  0  0  <- false
0  0  0  1  1  0  0  1  <- NULL

浮点值也可以做类似的事情。

当然，如果您认为它们为 NULL 的事实没有帮助，您也可以丢弃 NULL 值或用有根据的猜测（可能是平均值）替换它们。