機器學習中數(shù)據(jù)缺失值這樣處理才香！

在日常工作中，數(shù)據(jù)在大多數(shù)情況下都有很多缺失數(shù)據(jù)，每個值缺失的原因可能不同，但缺失的數(shù)據(jù)會降低模型的預測能力。

數(shù)據(jù)缺失類型

由于多種原因，可能會出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)。我們可以將它們分為三個主要組：完全隨機丟失、隨機丟失、隨機未丟失。

• 完全隨機缺失(MCAR)

當數(shù)據(jù)為 MCAR 時，數(shù)據(jù)缺失與任何值之間都沒有關系，也沒有特定的缺失值原因。

• 隨機缺失(MAR)

與 MCAR 不同，這里的數(shù)據(jù)在特定子集中缺失。當缺失不是隨機的，但缺失值與其他觀察到的數(shù)據(jù)之間存在系統(tǒng)關系。

• 非隨機缺失(NMAR)

假設調(diào)查的目的是衡量對社交媒體的過度使用，如果過度使用社交媒體的人故意沒有填寫調(diào)查表，那么我們就有一個 NMAR 案例。

檢測缺失數(shù)據(jù)

我們使用 Kaggle 的 Big Mart 銷售預測數(shù)據(jù)，鏈接：https://www.kaggle.com/datasets/shivan118/big-mart-sales-prediction-datasets

import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?seaborn?as?sns
import?warnings?#?Ignores?any?warning
warnings.filterwarnings("ignore")
train?=?pd.read_csv("Train.csv")
mis_val?=train.isna().sum()
mis_val_per?=?train.isna().sum()/len(train)*100
mis_val_table?=?pd.concat([mis_val,?mis_val_per],?axis=1)
mis_val_table_ren_columns?=?mis_val_table.rename(columns?=?{0?:?'Missing?Values',?1?:?'%?of?Total?Values'})
mis_val_table_ren_columns?=?mis_val_table_ren_columns[mis_val_table_ren_columns.iloc[:,:]?!=?0].sort_values('%?of?Total?Values',?ascending=False).round(1)
mis_val_table_ren_columns

我們也可以使用 Missingno 庫直觀地檢測缺失值：

Missingno 是一個簡單的 Python 庫，它提供了一系列可視化來識別 Pandas 數(shù)據(jù)框中缺失數(shù)據(jù)的行為和分布。

要使用這個庫，我們需要安裝和導入它

pip?install?missingno?
import?missingno?as?msno
msno.bar(train)

我們可以觀察到 Item_Weight、Outlet_Size 列有缺失值。如果它能夠找出丟失數(shù)據(jù)的位置，那就有意義了。

msno.matrix() 是一個空值矩陣，有助于可視化空值觀測值的位置。

msno."parent.postMessage({'referent':'.missingno.matrix'},?'*')">matrix(train)

只要有缺失值，該圖就會顯示為白色。一旦你得到了丟失數(shù)據(jù)的位置，你就可以很容易地找出丟失數(shù)據(jù)的類型。

Item_Weight 和 Outlet_Size 列都有很多缺失值。missingno 包還允許我們按選擇性列對圖表進行排序。讓我們按 Item_Weight 列對值進行排序，以檢測缺失值中是否存在模式。

sorted?=?train.sort_values('Item_Weight')
msno.matrix(sorted)

上圖顯示了 Item_Weight 和 Outlet_Size 之間的關系。

讓我們檢查一下與觀察到的數(shù)據(jù)是否有任何關系。

data?=?train.loc[(train["Outlet_Establishment_Year"]?==?1985)]
data

上圖顯示，Item_Weight 全部為空，屬于 1985 年成立年份。

Item_Weight 為空，屬于 Tier3 和 Tier1，其中 outlet_size 中、低，包含低脂肪和常規(guī)脂肪。這種缺失是一種隨機缺失（MAR），因為所有缺失的 Item_Weight 都與一個特定年份有關。

msno.heatmap(train)

Item_Weight 與 Outlet_Size 呈負相關(-0.3)

缺失數(shù)據(jù)處理

在對缺失值的模式進行分類后，需要對其進行處理。

1、列表刪除

當在隨機情況下完全丟失時，首選按列表刪除。在 python 中，我們使用 dropna() 函數(shù)進行 Listwise 刪除。

train_1?=?train.copy()
train_1.dropna()

如果數(shù)據(jù)集很小，則不推薦按列表刪除，并且機器學習模型不會在小數(shù)據(jù)集上給出好的結(jié)果。

2、成對刪除

如果缺失完全隨機缺失，即 MCAR，則使用成對刪除。首選成對刪除，以減少 Listwise 刪除中發(fā)生的損失,因為它只刪除空觀察，而不是整行。

3、刪除完整的列

如果一列有很多缺失值，比如超過 80%，并且該特征沒有意義，那么我們可以刪除整個列。

插補技術：

插補技術用替換值替換缺失值。根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)及其問題，可以通過多種方式估算缺失值。插補技術可以大致分為以下幾類：

1、具有恒定值的插補

正如標題所暗示的那樣——它用零或任何常數(shù)值替換缺失值。我們將使用 sklearn 中的 SimpleImputer 類。

from?sklearn.impute?import?SimpleImputer
train_constant?=?train.copy()
#setting?strategy?to?'constant'?
mean_imputer?=?SimpleImputer(strategy='constant')?#?imputing?using?constant?value
train_constant.iloc[:,:]?=?mean_imputer.fit_transform(train_constant)
train_constant.isnull().sum()

2、使用統(tǒng)計插補

語法與使用常量的插補相同，只是 SimpleImputer 策略會改變。它可以是"平均值"或"中位數(shù)"或"最頻繁"。

在使用任何策略之前，最重要的一步是檢查數(shù)據(jù)類型和特征分布。

sns.distplot(train['Item_Weight'])

Item_Weight 列同時滿足數(shù)值類型且沒有偏態(tài)（遵循高斯分布）,在這里，我們可以使用任何策略。

from?sklearn.impute?import?SimpleImputer
train_most_frequent?=?train.copy()
#setting?strategy?to?'mean'?to?impute?by?the?mean
mean_imputer?=?SimpleImputer(strategy='most_frequent')#?strategy?can?also?be?mean?or?median?
train_most_frequent.iloc[:,:]?=?mean_imputer.fit_transform(train_most_frequent)
train_most_frequent.isnull().sum()

3、高級插補技術

與以前的技術不同，高級插補技術采用機器學習算法來插補數(shù)據(jù)集中的缺失值。以下是有助于估算缺失值的機器學習算法。

KNN 算法通過使用歐幾里德距離度量找到具有缺失數(shù)據(jù)的觀測值的最近鄰居并根據(jù)鄰居中的非缺失值來估算缺失數(shù)據(jù)，從而幫助估算缺失數(shù)據(jù)。

train_knn?=?train.copy(deep=True)
from?sklearn.impute?import?KNNImputer
knn_imputer?=?KNNImputer(n_neighbors=2,?weights="uniform")
train_knn['Item_Weight']?=?knn_imputer.fit_transform(train_knn[['Item_Weight']])
train_knn['Item_Weight'].isnull().sum()

結(jié)論

沒有單一的方法來處理缺失值。在應用任何方法之前，有必要了解缺失值的類型，然后檢查缺失列的數(shù)據(jù)類型和偏度，然后決定哪種方法最適合特定問題。

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