Kaggle房价预测中如何处理缺失值与异常值？

Question

在Kaggle房价预测项目中，如何有效处理缺失值与异常值是提升模型性能的关键。对于缺失值，常见的方法包括删除含有缺失值的样本、使用均值/中位数/众数填充，或基于其他特征进行插值预测（如KNN填充）。选择方法时需考虑数据量和特征的重要性。例如，若某一特征缺失比例较高且对目标影响较小，可直接删除该特征。 针对异常值，可通过可视化工具（如箱线图）或统计方法（如Z分数、IQR范围）识别。处理方式包括剔除异常样本、 winsorization（Winsor化）限制极值范围，或单独建模分析其影响。值得注意的是，异常值可能包含重要信息，在处理前应结合业务背景判断其合理性。综合运用这些技术，可以显著改善数据质量，从而提高模型预测精度。

Answer 1

1. 缺失值处理基础

在Kaggle房价预测项目中，缺失值是数据预处理的重要部分。以下是几种常见的缺失值处理方法：

• 删除样本：当某一特征的缺失比例较高且对目标影响较小，可以直接删除该特征。
• 均值/中位数/众数填充：适用于数值型或类别型特征的简单填充方式。
• KNN填充：基于其他特征进行插值预测，适合小规模数据集。

选择方法时需综合考虑数据量和特征的重要性。例如，在房价数据集中，“Garage Year Built”（车库建造年份）可能有较多缺失值，若其对房价的影响较小，可直接删除该特征。

2. 异常值识别与处理

异常值的识别可以通过可视化工具和统计方法实现：

方法	描述	适用场景
箱线图	通过四分位数范围识别离群点	数值型特征分布分析
Z分数	计算数据点与均值的标准差距离	正态分布假设成立时
IQR范围	使用IQR = Q3 - Q1定义异常值边界	非正态分布数据

处理方式包括剔除异常样本、Winsorization限制极值范围，或单独建模分析其影响。

3. 综合应用与优化

以下是一个综合处理流程示例：

import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer
from scipy.stats import zscore

# 数据加载
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 缺失值处理
imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
data_filled = imputer.fit_transform(data)

# 异常值处理
z_scores = zscore(data_filled)
abs_z_scores = abs(z_scores)
filtered_entries = (abs_z_scores < 3).all(axis=1)
clean_data = data_filled[filtered_entries]
    

4. 流程图说明

以下是整个数据预处理流程的Mermaid格式图示：

graph TD;
            A[开始] --> B[加载数据];
            B --> C[检查缺失值];
            C --> D{缺失值比例高？};
            D --是--> E[删除特征];
            D --否--> F[填充缺失值];
            F --> G[检查异常值];
            G --> H{是否为异常？};
            H --是--> I[Winsorization];
            H --否--> J[保存清理后数据];