0 引言

　　对于一些数据集，不可避免的出现缺失值。对缺失值的处理非常重要，它是我们能否继续进行数据分析的关键，也是能否继续大数据分析的数据基础。

1 缺失值分类

　　在对缺失数据进行处理前，了解数据缺失的机制和形式是十分必要的。将数据集中不含缺失值的变量称为完全变量，数据集中含有缺失值的变量称为不完全变量。从缺失的分布来将缺失可以分为完全随机缺失，随机缺失和完全非随机缺失。

• 完全随机缺失（missing completely at random,MCAR）：指的是数据的缺失是完全随机的，不依赖于任何不完全变量或完全变量，不影响样本的无偏性。如家庭地址缺失。在我自己的数据中，就是Hb缺失不是因为系统原因，那么就可以认为数据是MCAR。注意：若每个有缺失值的变量都是MCAR，则可以将数据完整的实例看作是对更大的数据集的一个简单的随机抽样。
• 随机缺失(missing at random,MAR)：指的是数据的缺失不是完全随机的，即该类数据的缺失依赖于其他完全变量，但与自己的未观测值不相关。例如财务数据缺失情况与企业的大小有关。对于我的数据，基检可能有缺失值（因为前面数据正常），“缺失”与基检无关，则该数据可认为MAR。如果前面数据正常，则基检的缺失就是随机的。我的是随机缺失。
• 非随机缺失(missing not at random,MNAR)：指的是数据的缺失与不完全变量自身的取值有关。如高收入人群的不原意提供家庭收入。方法：模型选择法、模式混合法。比较复杂。

对于随机缺失和非随机缺失,删除记录是不合适的,随机缺失可以通过已知变量对缺失值进行估计；而非随机缺失还没有很好的解决办法。

说明:对于分类问题，可以分析缺失的样本中，类别之间的比例和整体数据集中类别的比例。

2 识别缺失值

　　2.1 缺失值简单识别

　　R使用NA（不可得）代表缺失值，NaN（不是一个数）代表不可能值。另外，符号Inf和-Inf分别代表正无穷和负无穷。函数is.na()、is.nan()和is.infinite()可分别用来识别缺失值、不可能值和无穷值。每个返回结果都是TRUE或FALSE。见下表实例：

注意：对于识别缺失值，有两点需要牢记。第一，complete.cases()函数仅将NA和NaN识别为缺
失值，无穷值（Inf和-Inf）被当作有效值。第二，必须使用与本章中类似的缺失值函数来识别
R数据对象中的缺失值。像myvar == NA这样的逻辑比较无法实现。 

   2.2 影响和来由

　　识别缺失数据的数目、分布和模式有两个目的：(1) 分析生成缺失数据的潜在机制；(2) 评价缺失数据对回答实质性问题的影响。具体来讲，我们想弄清楚以下几个问题。

 缺失数据的比例多大？
 缺失数据是否集中在少数几个变量上，抑或广泛存在？
 缺失是随机产生的吗？
 缺失数据间的相关性或与可观测数据间的相性，是否可以表明产生缺失值的机制？

如果缺失数据集中在几个相对不太重要的变量上，那么你可以删除这些变量，然后再进行正常的数据分析。如果有一小部分数据（如小于10%）随机分布在整个数据集中（MCAR），那么你可以分析数据完整的实例，这样仍可以得到可靠且有效的结果。如果可以假定数据是MCAR或者MAR，那么你可以应用多重插补法来获得有效的结论。如果数据是NMAR，你则需要借助专门的方法，收集新数据，或者加入一个相对更容易、更有收益的行业。

3 缺失值处理

　　处理不完整数据集的方法主要有三大类：删除元组、数据补齐、不处理。一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤：

1.识别缺失数据

2.检查导致缺失数据的原因

3.删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值

但是，如何处理缺失值还需要判断哪种方法的结果最为可靠和精确。

3.1 删除元组

　　将存在遗漏信息属性值的对象（元组，记录）删除，从而得到一个完备的信息表。这种方法简单易行，在对象有多个属性缺失值、被删除的含缺失值的对象与初始数据集的数据量相比非常小的情况下非常有效，类标号缺失时通常使用该方法。 

　　然而，这种方法却有很大的局限性。它以减少历史数据来换取信息的完备，会丢弃大量隐藏在这些对象中的信息。在初始数据集包含的对象很少的情况下，删除少量对象足以严重影响信息的客观性和结果的正确性；因此，当缺失数据所占比例较大，特别当遗漏数据非随机分布时，这种方法可能导致数据发生偏离，从而引出错误的结论。

说明:删除元组，或者直接删除该列特征，有时候会导致性能下降。

3.2 缺失填充

　　这类方法是用一定的值去填充空值，从而使信息表完备化。通常基于统计学原理，根据初始数据集中其余对象取值的分布情况来对一个缺失值进行填充。数据挖掘中常用的有以下几种补齐方法：（处理缺失数据的方法有很多，但不能保证都生成一样的结果。图18-1列出了一系列可用来处理不完整数据的方法，以及相应的R包。）

人工填写（filling manually）

　　由于最了解数据的还是用户自己，因此这个方法产生数据偏离最小，可能是填充效果最好的一种。然而一般来说，该方法很费时，当数据规模很大、空值很多的时候，该方法是不可行的。

特殊值填充（Treating Missing Attribute values as Special values）

　　将空值作为一种特殊的属性值来处理，它不同于其他的任何属性值。如所有的空值都用“unknown”填充。这样将形成另一个有趣的概念，可能导致严重的数据偏离，一般不推荐使用。 

平均值填充（Mean/Mode Completer）

　　将初始数据集中的属性分为数值属性和非数值属性来分别进行处理。 如果空值是数值型的，就根据该属性在其他所有对象的取值的平均值来填充该缺失的属性值； 如果空值是非数值型的，就根据统计学中的众数原理，用该属性在其他所有对象的取值次数最多的值(即出现频率最高的值)来补齐该缺失的属性值。与其相似的另一种方法叫条件平均值填充法（Conditional Mean Completer）。在该方法中，用于求平均的值并不是从数据集的所有对象中取，而是从与该对象具有相同决策属性值的对象中取得。 

　　这两种数据的补齐方法，其基本的出发点都是一样的，以最大概率可能的取值来补充缺失的属性值，只是在具体方法上有一点不同。与其他方法相比，它是用现存数据的多数信息来推测缺失值。

热卡填充（Hot deck imputation，或就近补齐）

　　对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。不同的问题可能会选用不同的标准来对相似进行判定。该方法概念上很简单，且利用了数据间的关系来进行空值估计。这个方法的缺点在于难以定义相似标准，主观因素较多。 

K最近距离邻法（K-means clustering）

　　先根据欧式距离或相关分析来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，将这K个值加权平均来估计该样本的缺失数据。 

使用所有可能的值填充（Assigning All Possible values of the Attribute）

　　用空缺属性值的所有可能的属性取值来填充，能够得到较好的补齐效果。但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大，可能的测试方案很多。

组合完整化方法（Combinatorial Completer）

　　用空缺属性值的所有可能的属性取值来试，并从最终属性的约简结果中选择最好的一个作为填补的属性值。这是以约简为目的的数据补齐方法，能够得到好的约简结果；但是，当数据量很大或者遗漏的属性值较多时，其计算的代价很大。（尝试法）

回归（Regression）

　　基于完整的数据集，建立回归方程。对于包含空值的对象，将已知属性值代入方程来估计未知属性值，以此估计值来进行填充。当变量不是线性相关时会导致有偏差的估计。

期望值最大化方法（Expectation maximization，EM）

　　EM算法是一种在不完全数据情况下，计算极大似然估计或者后验分布的迭代算法。在每一迭代循环过程中交替执行以下两个步骤：E步（Excepctaion step,期望步），在给定完全数据和前一次迭代所得到的参数估计的情况下，计算完全数据对应的对数似然函数的条件期望；M步（Maximzation step，极大化步），用极大化对数似然函数以确定参数的值，并用于下步的迭代。算法在E步和M步之间不断迭代直至收敛，即两次迭代之间的参数变化小于一个预先给定的阈值时结束。该方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。（迭代E和M至收敛）

多重填补（Multiple Imputation，MI）

　　多重插补（MI）是一种基于重复模拟的处理缺失值的方法。在面对复杂的缺失值问题时，MI是最常选用的方法，它将从一个包含缺失值的数据集中生成一组完整的数据集（通常是3到10个）。每个模拟数据集中，缺失数据将用蒙特卡洛方法来填补。

　　函数mice()首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个（默认为5个）完整数据集的对象。每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插补而生成的。由于插补有随机的成分，因此每个完整数据集都略有不同。然后，with()函数可依次对每个完整数据集应用统计模型（如线性模型或广义线性模型），最后，pool()函数将这些单独的分析结果整合为一组结果。最终模型的标准误和p值都将准确地反映出由于缺失值和多重插补而产生的不确定性。

默认地，预测的均值用来替换连续型变量中的缺失数据，而Logistic或多元Logistic回归则
分别用来替换二值目标变量（两水平因子）或多值变量（多于两水平的因子）。其他基本插补
法包括贝叶斯线性回归（对缺失值不敏感）、判别分析、两水平正态插补和从观测值中随机抽样。用户也可以选择
自己独有的方法。

多重填补方法分为三个步骤： 

1. 为每个空值产生一套可能的填补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都被用来填补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。
2. 每个填补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。
3. 对来自各个填补数据集的结果进行综合，产生最终的统计推断，这一推断考虑到了由于数据填补而产生的不确定性。该方法将空缺值视为随机样本，这样计算出来的统计推断可能受到空缺值的不确定性的影响。该方法的计算也很复杂。

C4.5方法

　　通过寻找属性间的关系来对遗失值填充。它寻找属性之间具有最大相关性的两个属性，其中没有遗失值的一个称为代理属性，另一个称为原始属性，用代理属性决定原始属性中的遗失值。这种基于规则归纳的方法只能处理基数较小的名词型属性。

　　就几种基于统计的方法而言，删除元组法和平均值法差于热卡填充法、期望值最大化方法和多重填充法；回归是比较好的一种方法，但仍比不上hot deck和EM；EM缺少MI包含的不确定成分。值得注意的是，这些方法直接处理的是模型参数的估计而不是空缺值预测本身。它们合适于处理无监督学习的问题，而对有监督学习来说，情况就不尽相同了。譬如，你可以删除包含空值的对象用完整的数据集来进行训练，但预测时你却不能忽略包含空值的对象。另外，C4.5和使用所有可能的值填充方法也有较好的补齐效果，人工填写和特殊值填充则是一般不推荐使用的。

2.3 不处理

　　补齐处理只是将未知值补以我们的主观估计值，不一定完全符合客观事实，在对不完备信息进行补齐处理的同时，我们或多或少地改变了原始的信息系统。而且，对空值不正确的填充往往将新的噪声引入数据中，使挖掘任务产生错误的结果。因此，在许多情况下，我们还是希望在保持原始信息不发生变化的前提下对信息系统进行处理。

　　不处理缺失值，直接在包含空值的数据上进行数据挖掘的方法包括贝叶斯网络和人工神经网络等。

　　贝叶斯网络提供了一种自然的表示变量间因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。在这个网络中，用节点表示变量，有向边表示变量间的依赖关系。贝叶斯网络仅适合于对领域知识具有一定了解的情况，至少对变量间的依赖关系较清楚的情况。否则直接从数据中学习贝叶斯网的结构不但复杂性较高（随着变量的增加，指数级增加），网络维护代价昂贵，而且它的估计参数较多，为系统带来了高方差，影响了它的预测精度。

　　人工神经网络可以有效的对付缺失值，但人工神经网络在这方面的研究还有待进一步深入展开。

知乎上的一种方案：

　　把变量映射到高维空间。比如性别，有男、女、缺失三种情况，则映射成3个变量：是否男、是否女、是否缺失。连续型变量也可以这样处理。比如Google、百度的CTR预估模型，预处理时会把所有变量都这样处理，达到几亿维。这样做的好处是完整保留了原始数据的全部信息、不用考虑缺失值、不用考虑线性不可分之类的问题。缺点是计算量大大提升。而且只有在样本量非常大的时候效果才好，否则会因为过于稀疏，效果很差。

4 总结

　　从理论上来说，贝叶斯考虑了一切，但是只有当数据集较小或满足某些条件（如多元正态分布）时完全贝叶斯分析才是可行的。而现阶段人工神经网络方法在数据挖掘中的应用仍很有限。值得一提的是，采用不精确信息处理数据的不完备性已得到了广泛的研究。不完备数据的表达方法所依据的理论主要有可信度理论、概率论、模糊集合论、可能性理论，D-S的证据理论等。

引自https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52654703