含大量0值的样本该如何处理？是否保留、删除或用KNNImputer？

是否保留样本？ #

不建议直接删除占比35%的0值样本——这么大的比例会丢失大量数据信息，若这些0值并非随机出现（比如和某些特征强相关），直接删除还会引入数据偏差，严重影响模型的泛化能力。

KNNImputer的效果与注意事项 #

KNNImputer的效果取决于数据特性：

• 优势：基于相似样本的特征均值填充，适合非随机缺失且特征间存在较强相关性的场景，能保留数据的局部模式。
• 局限性：
  • 对特征尺度敏感，必须先对所有特征做标准化/归一化处理，否则数值范围大的特征会主导距离计算。
  • 高维数据下，“相似样本”的定义会失效（维度诅咒），填充精度会下降。
  • 若缺失特征与其他特征相关性极弱，填充结果会接近均值，意义不大。

其他可选的插补方法 #

• 统计量插补（均值/中位数/众数）：
  操作最简单，适合随机缺失的场景，但会压缩数据方差，降低模型对特征差异的捕捉能力，仅适合快速验证或缺失占比极低的情况。
• 基于模型的单变量插补：
  把缺失的特征作为预测目标，用其他特征训练回归/分类模型（比如随机森林回归、线性回归）来预测填充值，适合特征间有明确因果关联的数据集。
• 多重插补（MICE）：
  生成多个不同的填充数据集，分别建模后合并结果，能保留缺失值带来的不确定性，是学术和工业界都认可的严谨方法，适合复杂数据集，但计算成本较高。
• 标记缺失+直接建模：
  新增一个二进制特征（比如is_missing）标记该位置是否为0，然后使用原生支持缺失值处理的模型（如XGBoost、LightGBM、CatBoost），让模型自主学习缺失值的模式。这个方法尤其适合0值本身带有业务含义的场景（比如“未发生该行为”而非数据缺失）。

关键前提 #

先明确这些0值的本质：是数据采集时的缺失值，还是有业务逻辑的有效值（比如用户未消费则金额为0）。如果是后者，不能当成缺失值处理，需结合业务场景做特征变换（如对数变换、分箱），而非插补。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adem Maatallah