我想进行线性回归分析。我有多个特征。某些特征在数据中的某些项目上存在未分配（空值）的值。对于有序特征（例如“年份”或“房间数量”），我可以使用均值填补法，将所有空值替换为数据的均值。但是对于分类特征（例如颜色或区域）该怎么办呢？为了更清楚，我提供一个例子：

有几种类型的分类特征：

颜色，材料，安全，类型，区域

如何在不使用过于复杂的填补方法的情况下填补分类特征中的空值？我被建议直接将“空值”本身作为一种单独的数据变体来保留。因此，例如在“区域”列中，“空值”将成为一个新的“区域”。这种简单的填补方法是否合理地适用于所有这类分类特征，或者是否存在更简单或更好的填补方法？

回答：

是的，你可以将NULL作为分类变量中的一个新层次。如果你只需要简单的分类变量填补方法，你也可以尝试用该变量最常见的层次（值）或一些对这个数据集合理的简单规则来填补。