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国家开放大学大数据预处理复习题
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简述缺失值填补的思路。
答案是:
第一个思路是利用包含缺失值的变量自身的信息进行填补,主要形式为使用该变量的非缺失部分构造简单统计量,并用该统计量填补缺失部分。第二个思路是同时利用包含缺失值的变量自身的信息和其他变量的信息,建立机器学习模型,基于该模型对缺失值变量的预测结果进行填补。
出自
国家开放大学
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国家开放大学大数据预处理复习题
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本题添加时间:2023/7/2 16:48:00
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∴
将数据离散化后,可以克服连续型变量中隐藏的缺陷,使模型结果更加稳定,得到更加有意义的研究结论。
∴
数量归约是指从所有样本中选择一个有代表性的子集,因此也称为样本归约。
∴
逻辑纠错中比较简单的方式是将不合理的值替换为缺失值,这样既保持了变量的性质不变,又避免了错误数据的危害。
∴
包含缺失值的数据集表现出来的不确定性与不包含缺失值的数据集相比显著增大。
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