连续特征

我在处理数据时遇到了连续特征值的缺失情况，不知道该如何处理。具体来说，部分数据的某些字段存在缺失值，这些字段都是数值型的连续特征。目前的数据预处理中，我是通过直接将缺失值所在的行剔除，但这样会导致数据误差增加。是否有更好的方式来处理这种情况，能够尽量保留数据的准...

我正在研究朴素贝叶斯模型如何应对离散特征和连续特征的问题。我理解连续特征是指数值型变量，例如房价、年龄等，而离散特征则是指定性变量，例如性别、职业等。我想了解在使用朴素贝叶斯模型时，如何应对这两种特征类型，包括数据的预处理、模型的选择和参数调整等方面的考虑。希望...

对于决策树算法在特征值连续的情况下如何选择最佳特征分割节点的问题，我遇到了困扰。我知道连续特征值的选择节点方式不同于离散特征值的节点选择，但是我不确定应该考虑哪些因素或使用哪些算法来选择最佳的分割节点。如果有经验丰富的专家能够分享一下他 她的见解和技巧，特别是在处...

在k近邻算法中，如何处理不连续的特征空间？具体来说，如果我们要处理的数据集包含一些分类变量或离散变量，这些变量很难被直接转化为连续的数值型变量。这个时候，我们可以采用离散化的方法，将分类变量转换为0和1，或者将离散变量转换为一组虚拟变量。此外，我们还可以采用编辑距离...