Обрабатка пропущенные значений в данных

Существует несколько подходов:

• удаление строк или столбцов с пропущенными значениями, если их немного
• замена пропущенных значений средним, медианой или модой
• использование более сложных методов, таких как регрессионное заполнение или алгоритмы, которые могут работать с пропущенными данными напрямую

Удаление строк (Listwise deletion)  — удаление всех наблюдений с хотя бы одним пропущенным значением. Это может привести к потере большого количества данных.

Удаление столбцов (Pairwise deletion) — удаление признаков с большим количеством пропущенных значений.

Заполнение (Imputation):

• Простое заполнение — замена пропущенных значений средним (для числовых данных), медианой (для числовых данных с выбросами) или модой (для категориальных данных).
• Заполнение на основе модели — использование других признаков для предсказания пропущенных значений с помощью моделей машинного обучения (например, линейной регрессии или k-NN).
• Использование алгоритмов, устойчивых к пропущенным значениям: Некоторые алгоритмы, такие как XGBoost, имеют встроенные методы работы с такими значениями.

Выбор метода зависит от количества пропущенных данных, их распределения и типа данных.