SVM不能直接处理缺失值，因此需要对缺失值进行填充。填充的方法可以有很多种，例如使用均值或中位数进行填充，或使用更高级的方法来填补缺失数据，例如插值法或随机森林填充等。不同的填充方法可能会对模型的性能产生不同的影响，因此需要根据具体的数据情况和实验结果选择最佳的方法。
SVM能够处理缺失值吗？如何处理？
我对SVM处理缺失值的方法感到困惑。我知道SVM方法可以很好地解决分类和回归问题，但如果输入数据存在缺失值，该怎么处理呢？我想知道在SVM模型中处理缺失值的最佳方法是什么，是将缺失值替换为均值或中位数吗？还是使用更高级的方法来填补缺失数据？如果有哪位了解这方面内容的专家能帮我理清这个问题，我将非常感激。
提问时间：2023-09-02 15:40:08
编辑时间：2023-09-02 15:40:10
提问者：
Sunflower_Smile
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5回答时间：2023-09-02 15:40:13
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