机器学习数据预处理：缺失值插值方法及Python实现

机器学习数据预处理：缺失值插值方法及Python实现

在进行机器学习任务时，数据预处理是非常重要的一步。而处理大量缺失值的数据，尤其需要仔细考虑。本文将介绍三种常用的缺失值填充方法：插值法、拉格朗日插值和lagrange插值，并提供Python代码示例。

1. 插值法

插值法是最常用的缺失值填充方法之一，其思想是使用数据中已有的信息来推测缺失位置的值。具体实现中，插值法可以分为线性插值和多项式插值。其中，线性插值假设缺失位置与其它位置是线性关系，而多项式插值则假设关系是高阶多项式。下面以线性插值为例：

import numpy as np
from scipy import interpolate

# 构造测试数据
x = np.linspace(0, 10, 11)