我有一个分类项目，其中一些列/特征具有超过 90% 的空值。我该如何处理它们？答案

【问题标题】：I have a classification project where some of the columns/features have more than 90% null values. How do I handle them?我有一个分类项目，其中一些列/特征具有超过 90% 的空值。我该如何处理它们？
【发布时间】：2017-10-06 22:39:50
【问题描述】：

在我的分类问题中，85 个特征中的一些特征（~5 个）大多具有空值（>90%）。我如何处理这些值？我呢，

1) 完全忽略这些列/功能

2) 尝试估算这些值，如果可以，如何？

3) 还有其他方法吗？

我从随机森林开始，我是这种方法的新手，随机森林本身是否处理空值？我该如何实施？随机森林是如何做到这一点的？我在哪里可以了解这一点 - 任何参考都将受到欢迎。

提前致谢。

【问题讨论】：

这对 SO 来说不是一个好问题，因为它 a) 与编程无关，b) 太宽泛了。我建议自己尝试一下（很容易通过运行它来查看 RF 是否处理空值）并删除此帖子并在Cross Validated 提出更集中的问题

标签： machine-learning classification random-forest missing-data imputation

【解决方案1】：

您是否尝试过在数据集上运行神经网络，即使特征缺失？神经网络不需要所有特征都存在。

您可以简单地将神经网络的所有缺失特征值设置为0，因为神经网络看不出0 和feature is missing 之间的差异。你为什么不问？如果您将输入值设置为 0，这意味着来自该输入节点的所有连接都将具有 0 值 a well：不向连接到该输入节点的隐藏神经元添加任何内容。

但在尝试之前，请先问自己一个问题：如果某些特征经常丢失，它对数据集预测是否重要？

【讨论】：