Missing points processing缺失值处理
1.直接删除----适合缺失值数量较小，并且是随机出现的，删除它们对整体数据影响不大的情况
2.使用一个全局常量填充---譬如将缺失值用“Unknown”等填充，但是效果不一定好，因为算法可能会把它识别为一个新的类别，一般很少用
3.使用均值或中位数代替----优点：不会减少样本信息，处理简单。缺点：当缺失数据不是随机数据时会产生偏差.对于正常分布的数据可以使用均值代替，如果数据是倾斜的，使用中位数可能更好。
4.插补法
1）随机插补法----从总体中随机抽取某个样本代替缺失样本
2）多重插补法----通过变量之间的关系对缺失数据进行预测，利用蒙特卡洛方法生成多个完整的数据集，在对这些数据集进行分析，最后对分析结果进行汇总处理
3）热平台插补----指在非缺失数据集中找到一个与缺失值所在样本相似的样本（匹配样本），利用其中的观测值对缺失值进行插补。
优点：简单易行，准去率较高
缺点：变量数量较多时，通常很难找到与需要插补样本完全相同的样本。但我们可以按照某些变量将数据分层，在层中对缺失值实用均值插补
4)拉格朗日差值法和牛顿插值法（简单高效，数值分析里的内容）
5.建模法
可以用回归、使用贝叶斯形式化方法的基于推理的工具或决策树归纳确定。例如，利用数据集中其他数据的属性，可以构造一棵判定树，来预测缺失值的值。
imputation methods:
mean imputation; single imputation; multiple imputation; maximum likelihood.
线性插值。牛顿差值；拉格朗日差值。
References:
