Какие существуют подходы к обработке пропущенных значений в данных?

Некоторые подходы к обработке пропущенных значений в данных:

1. Удаление пропусков. www.dmitrymakarov.ru Этот подход эффективен, если пропуски носят полностью случайный характер. www.dmitrymakarov.ru Однако после удаления пропусков данные должны быть достаточными для обучения. www.dmitrymakarov.ru
2. Присвоение пропускам специальной категории. education.yandex.ru Вместо пустого значения в него записывают специальное число или строку. education.yandex.ru Например, если переменная принимает значение от 1 до 5, то можно подставить -9. education.yandex.ru
3. Замена с учётом других значений в столбце. education.yandex.ru Пропущенные значения заполняют, обращая внимание на другие наблюдения. education.yandex.ru Например, можно использовать среднюю оценку, медиану или моду. education.yandex.ru
4. Восстановление недостающих значений. scikit-learn.ru Для этого используют одномерные и многомерные алгоритмы. scikit-learn.ru Одномерные восстанавливают значения в одном измерении признака, используя только непропущенные значения в этом измерении. scikit-learn.ru Многомерные алгоритмы используют весь набор доступных измерений признаков для оценки пропущенных значений. scikit-learn.ru

Выбор подхода зависит от конкретной ситуации и целей обработки данных.