数据采样插补法是一种处理数据缺失问题的方法。在实际的数据采集过程中，由于各种因素的干扰，很容易导致数据丢失或者是采集不全。而这些丢失的数据量级往往比较大，如果不进行处理直接放入模型中，很容易导致模型的不准确性。
数据采样插补法就是利用已有的数据信息，通过一些算法插补模型中缺少的数据，从而减小数据缺失对模型的影响。
数据采样插补法主要有两种方法：插值法和回归法。
插值法是一种常见的数据采样插补算法，它是指在已知的离散数据中，通过某种数学方法，计算出数据之间的未知值。以多项式插值算法为例，该算法需要确定插值点和插值次数，然后利用插值公式求解未知数据点。插值法适用于数据的分布比较均匀，插值所占的运算量也较小。
回归法也是一种常见的数据采样插补算法，它的思想是通过现有的数据，拟合出一个回归函数，然后估计出未知数据点的值。以线性回归法为例，该算法需要确定因变量和自变量，最后求解出回归系数。回归法适用于数据的分布不太均匀，而且需要考虑数据之间的相关性。
数据采样插补法的优点是能够充分利用现有的数据信息，对模型的不准确性进行修正。同时，由于插值法和回归法都是比较成熟的算法，应用起来也比较简单，不需要考虑过多的理论知识。
而数据采样插补法的缺点也很明显，这些缺失的数据是未知的，插值或者回归后得到的结果仅仅是估计值，不一定和真实值完全一致。而且在采样的过程中，如果存在较大的误差，将会对结果产生较大的影响。
另外，针对不同的数据缺失类型，不同的插补方法的适用范围也是有限制的，需要根据实际情况进行选择。
关注微信