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机器学习中缺失值处理

分类: 文章 • 2024-04-17 12:13:14

                                           机器学习中缺失值处理

当我们拿到一批数据的时候，往往都是“不干净”的，而缺失值是最常见也是最容易发现的。不同的缺失值处理方式对接下来的特征提取，建模等都有巨大影响。那么缺失值的处理是有一套流程的，我在这里总结总结：

发现缺失值

  1. 统计每个特征在所有个体中缺失的个数 / 缺失率
    这一点是查找缺失的特征 
    pandas 中 count() 函数为不为空数据的个数，那么将shape与count做差就得到缺失个数，缺失率。
 

机器学习中缺失值处理

missing

  1. 对于每个个体所缺失的特征个数
    这一点是查找缺失的个体 
    这个简单，对数据 df 转置一下即可
 
  1. pandas 其他缺失值函数
方法 说明
dropna 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤, 可通过阀值调节对缺失值的容忍度
fillna 用指定值或插值方法(如ffill或bfill)填充缺失值
isnull 返回一个含有bool型的对象, 这些bool型值表示哪些是缺失值NaN, 该对象的类型与源类型一样
notnull isnull的否定式
  1. 隐藏的缺失值
    这里要理解数据集内容的含义，比如在某些情况下，0代表缺失值。因为有些值为0的变量是无意义的，可以表示为缺失值。例如：身高、体重等。

缺失机制

在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量（属性）称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量，Little 和 Rubin定义了以下三种不同的数据缺失机制：

  1. 完全随机缺失（Missing Completely at Random，MCAR）。数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。

  2. 随机缺失（Missing at Random，MAR）。数据的缺失仅仅依赖于完全变量。

  3. 非随机、不可忽略缺失（Not Missing at Random,NMAR，or nonignorable）。不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身，这种缺失是不可忽略的。

从缺失值的所属属性上讲，如果所有的缺失值都是同一属性，那么这种缺失成为单值缺失，如果缺失值属于不同的属性，称为任意缺失。另外对于时间序列类的数据，可能存在随着时间的缺失，这种缺失称为单调缺失。

空值语义

对于某个对象的属性值未知的情况，我们称它在该属性的取值为空值(null value)。空值的来源有许多种，因此现实世界中的空值语义也比较复杂。总的说来，可以把空值分成以下三类：

  1. 不存在型空值。即无法填入的值，或称对象在该属性上无法取值，如一个未婚者的配偶姓名等。
  2. 存在型空值。即对象在该属性上取值是存在的，但暂时无法知道。一旦对象在该属性上的实际值被确知以后，人们就可以用相应的实际值来取代原来的空值，使信息趋于完全。存在型空值是不确定性的一种表征，该类空值的实际值在当前是未知的。但它有确定性的一面，诸如它的实际值确实存在，总是落在一个人们可以确定的区间内。一般情况下，空值是指存在型空值。
  3. 占位型空值。即无法确定是不存在型空值还是存在型空值，这要随着时间的推移才能够清楚，是最不确定的一类。这种空值除填充空位外，并不代表任何其他信息。

判断缺失值的重要性

对于包含有缺失值处理的算法，比如XGB或者LGB，我们可以简单的直接把训练数据扔到模型中训练，查看feature_importance。（由于XGB等属于树模型，不需要太多的数据预处理过程，比如归一化等，也能取得较好的效果，且模型参数对特征的重要性程度影响不是很大，我们只需要知道大概的结果，哪些重要，哪些不重要即可）

缺失值较多且不重要的特征

这些特征我们看情况，可以尝试着直接删除，如果不删除，缺失值又多，处理不好，可能会引来噪声。
至于为什么看情况呢，意思是，做个对比试验，一组是删除的，另一组是没删除的，进行交叉验证，如果删除后的结果比较好，那么就进行删除。

缺失值较少的特征

统计量填充

这一类特征，我们可以简单使用统计量比如：均值、中位数、众数 进行填充；
对于连续值，推荐使用 中位数 ，可以排除一些特别大或者特别小的异常值造成的影响；
对于离散值，推荐使用 众数 ，均值和中位数用不了吧，那就用众数好了。。。

 

特殊值填充

我们可以填一个不在正常取值范围内的数值，比如 -999 ，0 等来表示缺失值。

 

不处理

大家可能都有一个疑惑，为什么对很多人说XGB或者LGB对缺失值不敏感呢，当用缺失值的训练XGB时，算法不会报错，其实这个不能叫不敏感，而是算法本身自己有一套缺失值处理算法，比如XGB，它会把含有缺失值的数据分别分到左右两个子节点，然后计算着两种情况的损失，最后，选取较好的划分结果和对应的损失。XGB缺失值具体算法可以参考我之前的文章XGBoost笔记。
所以，如果遇到有缺失值的情况，最好还是根据缺失的情况，自己处理比较好。

分类别填充

我们还可以根据label的类别，取值范围进行更高级的统计量填充（当然这个只适用于知道label的训练集），即取在该label下数据的中位数、均值等进行填充。

插值填充

使用线性，多项式等差值方法，对于时间序列的缺失问题，可以使用此方法。

 

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插值填充

插补法

  1. 随机插补法----从总体中随机抽取某个样本代替缺失样本
  2. 多重插补法----通过变量之间的关系对缺失数据进行预测，利用蒙特卡洛方法生成多个完整的数据集，在对这些数据集进行分析，最后对分析结果进行汇总处理
  3. 热平台插补----指在非缺失数据集中找到一个与缺失值所在样本相似的样本（匹配样本），利用其中的观测值对缺失值进行插补
    优点：简单易行，准去率较高
    缺点：变量数量较多时，通常很难找到与需要插补样本完全相同的样本。但我们可以按照某些变量将数据分层，在层中对缺失值实用均值插补
  4. 拉格朗日差值法和牛顿插值法

用预测值填充

将缺失的数据当成label，没缺失的作为训练集，缺失的作为测试集，通过某种机器学习算法进行预测，填补缺失值。下面代码以lgb为例：

 

缺失值比较多的样本

当样本很多的时候，而缺失值比较多的样本，且它们数目不多时，直接删掉。

###########################

插补数据vs删除数据

在讨论数据插补方法之前，我们必须了解数据丢失的原因。

1、随机丢失（MAR，Missing at Random）：随机丢失意味着数据丢失的概率与丢失的数据本身无关，而仅与部分已观测到的数据有关。

2、完全随机丢失（MCAR，Missing Completely at Random）：数据丢失的概率与其假设值以及其他变量值都完全无关。

3、非随机丢失（MNAR，Missing not at Random）：有两种可能的情况。缺失值取决于其假设值（例如，高收入人群通常不希望在调查中透露他们的收入）；或者，缺失值取决于其他变量值（假设女性通常不想透露她们的年龄，则这里年龄变量缺失值受性别变量的影响）。

在前两种情况下可以根据其出现情况删除缺失值的数据，而在第三种情况下，删除包含缺失值的数据可能会导致模型出现偏差。因此我们需要对删除数据非常谨慎。请注意，插补数据并不一定能提供更好的结果。

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删除

列表删除

按列表删除（完整案例分析）会删除一行观测值，只要其包含至少一个缺失数据。你可能只需要直接删除这些观测值，分析就会很好做，尤其是当缺失数据只占总数据很小一部分的时候。然而在大多数情况下，这种删除方法并不好用。因为完全随机缺失（MCAR）的假设通常很难被满足。因此本删除方法会造成有偏差的参数与估计。

newdata <- na.omit(mydata)

# In python

mydata.dropna(inplace=True)

成对删除

在重要变量存在的情况下，成对删除只会删除相对不重要的变量行。这样可以尽可能保证充足的数据。该方法的优势在于它能够帮助增强分析效果，但是它也有许多不足。它假设缺失数据服从完全随机丢失（MCAR）。如果你使用此方法，最终模型的不同部分就会得到不同数量的观测值，从而使得模型解释非常困难。

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观测行3与4将被用于计算ageNa与DV1的协方差；观测行2、3与4将被用于计算DV1与DV2的协方差。

#Pairwise Deletion

ncovMatrix <- cov(mydata, use="pairwise.complete.obs")

#Listwise Deletion

ncovMatrix <- cov(mydata, use="complete.obs")

删除变量

在我看来，保留数据总是比抛弃数据更好。有时，如果超过60％的观测数据缺失，直接删除该变量也可以，但前提是该变量无关紧要。话虽如此，插补数据总是比直接丢弃变量好一些。

df <- subset(mydata, select = -c(x,z) )

df <- mydata[ -c(1,3:4) ]

In python

del mydata.column_name

mydata.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

Time-Series Specific Methods

时间序列分析专属方法

前推法（LOCF，Last Observation Carried Forward，将每个缺失值替换为缺失之前的最后一次观测值）与后推法（NOCB，Next Observation Carried Backward，与LOCF方向相反——使用缺失值后面的观测值进行填补）

这是分析可能缺少后续观测值的纵向重复测量数据的常用方法。纵向数据在不同时间点跟踪同一样本。当数据具有明显的趋势时，这两种方法都可能在分析中引入偏差，表现不佳。

线性插值。此方法适用于具有某些趋势但并非季节性数据的时间序列。

季节性调整+线性插值。此方法适用于具有趋势与季节性的数据。

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季节性+插值法

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线性插值法

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LOCF插补法

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均值插补法

注：以上数据来自imputeTS库的tsAirgap；插补数据被标红。

library(imputeTS)

na.random(mydata) # Random Imputation

na.locf(mydata, option = "locf") # Last Obs. Carried Forward

na.locf(mydata, option = "nocb") # Next Obs. Carried Backward

na.interpolation(mydata) # Linear Interpolation

na.seadec(mydata, algorithm = "interpolation") # Seasonal Adjustment then Linear Interpolation

均值，中位数与众数

计算整体均值、中位数或众数是一种非常基本的插补方法，它是唯一没有利用时间序列特征或变量关系的测试函数。该方法计算起来非常快速，但它也有明显的缺点。其中一个缺点就是，均值插补会减少数据的变化差异（方差）。

library(imputeTS)

na.mean(mydata, option = "mean") # Mean Imputation

na.mean(mydata, option = "median") # Median Imputation

na.mean(mydata, option = "mode") # Mode Imputation

In Python

from sklearn.preprocessing importImputer

values = mydata.values

imputer = Imputer(missing_values=’NaN’, strategy=’mean’)

transformed_values = imputer.fit_transform(values)

# strategy can be changed to "median"and “most_frequent”

线性回归

首先，使用相关系数矩阵能够选出一些缺失数据变量的预测变量。从中选择最靠谱的预测变量，并将其用于回归方程中的自变量。缺失数据的变量则被用于因变量。自变量数据完整的那些观测行被用于生成回归方程；其后，该方程则被用于预测缺失的数据点。在迭代过程中，我们插入缺失数据变量的值，再使用所有数据行来预测因变量。重复这些步骤，直到上一步与这一步的预测值几乎没有什么差别，也即收敛。

该方法“理论上”提供了缺失数据的良好估计。然而，它有几个缺点可能比优点还值得关注。首先，因为替换值是根据其他变量预测的，他们倾向于“过好”地组合在一起，因此标准差会被缩小。我们还必须假设回归用到的变量之间存在线性关系——而实际上他们之间可能并不存在这样的关系。

多重插补

1、插补：将不完整数据集缺失的观测行估算填充m次（图中m=3）。请注意，填充值是从某种分布中提取的。模拟随机抽取并不包含模型参数的不确定性。更好的方法是采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟（MCMC，Markov Chain Monte Carlo Simulation）。这一步骤将生成m个完整的数据集。

2、分析：分别对（m个）每一个完整数据集进行分析。

3、合并：将m个分析结果整合为最终结果。

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来源：

http://www.stefvanbuuren.nl/publications/mice%20in%20r%20-%20draft.pdf

# We will be usingmice library in r

library(mice)

# Deterministic regression imputation via mice

imp <- mice(mydata, method = "norm.predict", m = 1)

# Store data

data_imp <- complete(imp)

# Multiple Imputation

imp <- mice(mydata, m = 5)

#build predictive model

fit <- with(data = imp, lm(y ~ x + z))

#combine results of all 5 models

combine <- pool(fit)

这是迄今为止最优选的插补方法，因为它非常易于使用，并且在插补模型正确的情况下它不会引入偏差。

分类变量插补

1、众数插补法算是一个法子，但它肯定会引入偏差。

2、缺失值可以被视为一个单独的分类类别。我们可以为它们创建一个新类别并使用它们。这是最简单的方法了。

3、预测模型：这里我们创建一个预测模型来估算用来替代缺失数据位置的值。这种情况下，我们将数据集分为两组：一组剔除缺少数据的变量（训练组），而另一组则包括缺失变量（测试组）。我们可以用逻辑回归和ANOVA等方法来进行预测。

4、多重插补法。

KNN（K近邻）

能够用于数据插补的机器学习方法有很多，比如XGBoost与Random Forest，但在这里我们讨论KNN方法，因为它被广泛应用。在本方法中，我们根据某种距离度量选择出k个“邻居”，他们的均值就被用于插补缺失数据。这个方法要求我们选择k的值（最近邻居的数量），以及距离度量。KNN既可以预测离散属性（k近邻中最常见的值）也可以预测连续属性（k近邻的均值）。

根据数据类型的不同，距离度量也不尽相同：

1、连续数据：最常用的距离度量有欧氏距离，曼哈顿距离以及余弦距离。

2、分类数据：汉明（Hamming）距离在这种情况比较常用。对于所有分类属性的取值，如果两个数据点的值不同，则距离加一。汉明距离实际上与属性间不同取值的数量一致。

KNN算法最吸引人的特点之一在于，它易于理解也易于实现。其非参数的特性在某些数据非常“不寻常”的情况下非常有优势。

KNN算法的一个明显缺点是，在分析大型数据集时会变得非常耗时，因为它会在整个数据集中搜索相似数据点。此外，在高维数据集中，最近与最远邻居之间的差别非常小，因此KNN的准确性会降低。

library(DMwR)

knnOutput <- knnImputation(mydata)

In python

from fancyimpute importKNN 

# Use 5nearest rows which have a feature to fill in each row's missing features

knnOutput = KNN(k=5).complete(mydata)

在上述方法中，多重插补与KNN最为广泛使用，而由于前者更为简单，因此其通常更受青睐。

参考资料

缺失值的处理 
机器学习中如何处理缺失数据？ 
缺失数据

 

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