人工智能AI面试题-3.15处理特征向量的缺失值：怎么搞定？

3.15 🛠️ 处理特征向量的缺失值：怎么搞定？ 这个问题涉及到了数据处理中的一项重要任务，即如何处理特征向量中的缺失值。让我们深入研究一下，在程序员的世界里，我们需要使用一些酷炫的方法和符号来处理这个问题！💻🤓 **缺失值较多的情况**: 有时候，某个特征的缺失值太多了，直接丢掉它可能是最好的选择，不然它可能会给我们引入大量噪声，搞得我们一头雾水，对结果造成不良影响。💣💥 **缺失值较少的情况**: 但如果缺失值比较少，而且其他特征的缺失值都在10%以内，那我们就可以施展一些高级招数了，比如： 1. 把NaN（缺失值）看作是一个新特征，用0来表示，这样不浪费数据。🆕🔲 2. 用特征的均值填充缺失值，这个方法比较常见，相当于用数据的"平均性格"来填坑。🧮🔢 3. 还可以用像随机森林这样的算法来预测缺失值，这有点像用机器学习的黑魔法来修补缺失的拼图块。🌲🔮 总之，处理特征向量的缺失值有多种方式，取决于你的数据和任务。挑选合适的方法就像选择合适的工具一样，要根据情况权衡利弊，不同情况下采用不同的策略。希望这些方法对你在数据处理的道路上有所帮助！🚀🔍