机器学习 - 缺失值比率

缺失值比率是一种机器学习中使用的特征选择技术，用于识别和删除数据集中的缺失值比例较高的特征。此技术用于通过减少用于训练模型的特征数量来提高模型性能，并避免由缺失值引起的偏差问题。

缺失值比率的工作原理是计算数据集每个特征的缺失值百分比，并删除缺失值百分比超过特定阈值的特征。之所以这样做，是因为缺失值百分比高的特征可能对预测目标变量没有用，并可能在模型中引入偏差。

实施缺失值比率的步骤如下：

• 计算数据集中每个特征的缺失值百分比。

• 为特征的缺失值百分比设置阈值。

• 删除缺失值百分比高于阈值的特征。

• 使用剩余特征训练机器学习模型。

示例

以下是如何在 Python 中实现缺失值比率的示例：

# Importing the necessary libraries
import numpy as np

# Load the diabetes dataset
diabetes = np.genfromtxt(r'C:\Users\Leekha\Desktop\diabetes.csv', delimiter=',')

# Define the predictor variables (X) and the target variable (y)
X = diabetes[:, :-1]
y = diabetes[:, -1]

# Compute the percentage of missing values for each feature
missing_percentages = np.isnan(X).mean(axis=0)

# Set the threshold for the percentage of missing values for the features
threshold = 0.5

# Find the indices of the features with a missing value percentage
# above the threshold
high_missing_indices = [i for i, percentage in enumerate(missing_percentages) if percentage > threshold]

# Remove the high missing value features from the dataset
X_filtered = np.delete(X, high_missing_indices, axis=1)

# Print the shape of the filtered dataset
print('Shape of the filtered dataset:', X_filtered.shape)

以上代码对糖尿病数据集执行缺失值比率，并删除缺失值百分比高于阈值的特征。

输出

执行此代码时，将产生以下输出：

Shape of the filtered dataset: (769, 8)

缺失值比率的优点

以下是使用缺失值比率的优点：

• 节省计算资源 - 减少特征数量后，训练机器学习模型所需的计算资源减少了。

• 提高模型性能 - 通过删除缺失值百分比高的特征，缺失值比率可以提高机器学习模型的性能。

• 简化模型 - 特征减少后，模型更容易解释和理解。

• 减少偏差 - 通过删除缺失值百分比高的特征，缺失值比率可以减少模型中的偏差。

缺失值比率的缺点

以下是使用缺失值比率的缺点：

• 信息丢失 - 缺失值比率可能导致信息丢失，因为它删除了可能包含重要信息的特征。

• 影响非缺失数据 - 删除缺失值百分比高的特征有时会对非缺失数据产生负面影响，尤其是在这些特征对于预测因变量很重要的情况下。

• 对因变量的影响 - 删除缺失值百分比高的特征有时会对因变量产生负面影响，尤其是在这些特征对于预测因变量很重要的情况下。

• 选择偏差 - 如果缺失值比率删除了对预测因变量很重要的特征，则可能引入选择偏差。