【Python机器学习】零基础掌握permutation_importance检验、检查

如何优雅地处理数据中的缺失值？

在数据分析、机器学习或者数据科学中，经常会遇到一个问题：数据集中存在缺失值。这种情况下，如何才能准确地分析数据、构建模型呢？

以一个简单的医疗研究为例。假设有一个数据集，收集了糖尿病患者的各项指标，比如年龄、血糖、血压、胰岛素水平等。但是总有一些数据是缺失的，可能是因为病人未能提供，或者是数据收集过程中的失误。

假设有以下一个医疗数据集：

年龄	血糖	血压	胰岛素水平
45	7.2	120	15
32	6.5	115	NaN
36	NaN	118	14
29	7.1	NaN	16
50	6.8	124	19

数据中，有些项是缺失的（用NaN表示）。如何在不丢失其他有用信息的前提下，处理这些缺失值呢？

一种常见的解决方法是使用“均值填充”，即用该列的平均值来填充缺失值。通过Python的Scikit-Learn库中的SimpleImputer类，使用均值策略来填充缺失值。这样做的好处是，可以避免由于数据缺失而导致的分析误差，同时保持数据的完整性。