在逻辑回归算法中，通常会直接删除含有缺失值的数据，对于缺失数据较多或存在规律的情况，可以考虑采用插值法或基于模型的填补方法来处理。传统的填补方法比较难以得到准确的模型，因为逻辑回归采用的是极大似然估计法，数据之间的关系比较复杂。
逻辑回归算法如何处理缺失数据？
在使用逻辑回归算法时，缺失数据是一个常见的问题。通常情况下，我们可以通过使用均值、中位数、众数等方法来填补缺失值。但在逻辑回归中，由于采用的是极大似然估计法，且数据之间的关系比较复杂，所以单纯地进行填补很难得到准确的模型。因此，逻辑回归算法常用的做法是直接将含有缺失值的数据删除，对于数据量较大的情况，对模型影响较小。当然，如果缺失的数据占比较大，或者缺失的数据是有规律性的，也可以采用插值法、基于模型的填补方法等更加复杂的操作来处理。
提问时间：2023-05-24 19:51:13
编辑时间：2023-05-24 19:51:15
提问者：
Enchanted_Garden
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3回答时间：2023-05-24 19:51:18
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