数据预处理中的缺失值处理方法主要包括误差验证方法、统计填补方法和预测模型填补方法。
误差验证方法：
定义：在应用填补方法前，通过构造数据集的缺失值样本，使用设计的填补方法进行估算，并评估填补效果。评估指标：常用的评估指标包括均绝对误差、平均绝对百分比误差和Rsquared等。作用：帮助确定填补方法的准确性和适用性。
统计填补方法：
定义：根据数据的统计特性对缺失值进行填补。适用场景：适用于数据分布相对稳定的情况。优点：简单易行，易于理解和实施。
预测模型填补方法：
定义：利用机器学习模型对缺失值进行预测。适用场景：适用于数据分布复杂或存在非线性关系的情况。优点：能够捕捉数据中的复杂关系，提高填补的准确性。
在处理缺失值时，还需注意以下几点：
了解缺失值原因：不同的原因可能需要采用不同的填补策略。数据探索和分析：使用Python的pandas库等工具进行数据探索和分析，了解数据集的缺失情况。评估和优化填补效果：在实际应用中，需根据具体情况选择合适的填补策略，并对填补效果进行评估和优化。