处理连续特征值的缺失情况可以使用填充的方法，即用某些值填充缺失值，常见的方式包括：平均数填充、中位数填充、众数填充等。此外还可以使用插值法，如线性插值、多项式插值等。不同方法的选择需要根据具体情况来定，例如数据的分布情况、缺失值的数量、样本的大小等。同时，也可以使用模型进行填充，例如回归模型、深度学习模型等。需要注意的是，对于填充后的数据，需要进行特征归一化、标准化等处理，以保证模型的准确性。
如何处理连续特征值的缺失情况？
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确性呢？非常感谢！
提问时间：2023-08-09 13:21:21
编辑时间：2023-08-09 13:21:23
提问者：
Arctic_Warrior
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4回答时间：2023-08-09 13:21:26
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