对于缺失值,可以采用以下方法:
- 直接删除:如果缺失值的比例较小,对整体数据的影响不大,可以直接删除含有缺失值的数据行。
- 插补法:通过其他数据来估计缺失值,如均值插补、中位数插补、众数插补等。
- 多重填补法:利用多个模型对缺失值进行填补,然后综合考虑多个填补结果,得到最终的填补值。
对于异常值,可以采用以下方法:
- 统计方法:通过计算数据的均值、标准差等统计量,确定异常值的范围。例如,可以将数据中偏离均值超过一定倍数标准差的值视为异常值。
- 模型方法:利用机器学习模型或统计模型对数据进行建模,预测数据的正常取值范围。如果某个数据点的取值超出了模型预测的范围,则可以将其视为异常值。
- 可视化方法:通过绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表,直观地观察数据的分布情况,发现异常值。
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发布于2025-4-16 19:59 南京

