連續值、缺失值 、正負樣本不均衡處理方法
1. 用平均值、中值、分位數、眾數、隨機值等替代。效果一般，因為等於人為增加了噪聲。
2. 用其他變數做預測模型來算出缺失變數。效果比方法1略好。有一個根本缺陷，如果其他變數和缺失變數無關，則預測的結果無意義。如果預測結果相當準確，則又說明這個變數是沒必要加入建模的。一般情況下，介於兩者之間。
3. 最精確的做法，把變數對映到高維空間。比如性別，有男、女、缺失三種情況，則對映成3個變數：是否男、是否女、是否缺失。連續型變數也可以這樣處理。比如Google、百度的CTR預估模型，預處理時會把所有變數都這樣處理，達到幾億維。這樣做的好處是完整保留了原始資料的全部資訊、不用考慮缺失值、不用考慮線性不可分之類的問題。缺點是計算量大大提升。
而且只有在樣本量非常大的時候效果才好，否則會因為過於稀疏，效果很差。
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