硕士ML项目中Province_State特征5.40%缺失值的处理方案咨询

你在硕士项目的探索性数据分析（EDA）中发现Province_State分类特征存在52360个缺失值（占比5.40%），由于部分国家本身没有省级行政区划，随机填充既不符合逻辑还会降低模型准确性，针对你考虑的两种方案，具体分析和建议如下：

方案一：用常量（如-1或"NotApplicable"）填充缺失值 #

• 核心优势：
  • 保留全部样本数据，不会因删除特征或样本损失潜在信息
  • 用明确常量标记“无省份”的情况，完全贴合业务逻辑——部分国家确实没有省级划分，这本身就是一种有意义的类别
  • 对于树模型、梯度提升模型这类对分类特征友好的算法，这类常量标记会被识别为独立类别，能捕捉到“无省份”样本与目标变量的关联模式
• 注意要点：
  • 若用数值型常量（如-1），要确保该值不在现有特征的取值范围内（比如现有省份编码都是非负数，-1就很安全）
  • 若用字符串常量（如"NotApplicable"），后续做特征编码（独热、标签编码）时要确保能正确处理这个新增类别

方案二：删除该特征 #

• 核心优势：
  • 操作最简便，省去缺失值处理的额外工作
  • 若Province_State与目标变量相关性极低，删除后不会影响模型性能，还能减少特征维度，提升训练效率
• 明显劣势：
  • 可能丢失关键信息：对于有省份的国家，Province_State往往携带地域差异的核心特征（比如不同省份的疫情传播强度差异），删除后会直接损失这部分对预测有价值的信息

优先推荐方案：常量填充 #

优先选择常量填充的原因：

1. 5.40%的缺失占比不算高，常量填充不会引入过多噪声，反而能完整保留特征的信息价值
2. 从业务逻辑出发，“无省份”是真实存在的样本类别，标记后能让模型学习到这类样本的独特模式
3. 后续可通过特征相关性分析、树模型特征重要性验证，若发现该特征对模型贡献极低，再考虑删除也不迟

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sankalpa Wijewickrama