机器学习数据预处理：处理缺失值的特征删除方法（Python）

机器学习数据预处理：处理缺失值的特征删除方法（Python）

数据预处理是机器学习任务中非常重要的一步，而处理缺失值是其中的关键问题之一。在实际数据中，我们常常会遇到缺失值的情况，即某些样本的特征值缺失或未记录。针对缺失值，有多种处理方法可供选择，其中之一是特征删除。

特征删除是指在数据预处理过程中，将含有大量缺失值的特征从数据集中删除的方法。这种方法适用于以下情况：缺失值占据了特征值的大部分甚至全部，缺失值无法通过插值等方法填补，且该特征对于预测任务的重要性较低。

下面，我们将使用Python演示如何使用特征删除方法处理缺失值。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd

接下来，我们创建一个简单的示例数据集来演示特征删除的过程：

data = {
   
    '