百度试题 题目缺失数据的处理方法有哪些? A.平均值代替B.个案删除C.配对删除D.其它相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏
四种处理缺失数据的方法 1.直接删除:当数据特征属性中只有少量样本缺失时,采取直接删除该样本的方法; 2.平均值、中位数/众数填补:当缺失值变量的数据分布满足一定的要求时,采用平均值、中位数或众数等替代缺失值,把这些数值填充到缺失值的位置; 3.拉格朗日插值法:对于有连续性的数据,拉格朗日插值法可以有效的进行...
一、删除缺失数据 1.1完全删除缺失数据 完全删除缺失数据是最简单的处理方法之一。当数据缺失的记录数量相对较小,并且对整体数据分析结果影响不大时,可以选择删除缺失数据。这种方法适用于数据缺失的原因是随机的情况。 1.2删除缺失数据的列 当某一列的缺失数据较多时,可以选择删除该列。这种方法适用于该列对整体数据分...
直接丢弃含有缺失值的观测数据。 依赖学习算法在训练阶段自行处理缺失值。 在训练前对所有缺失值进行填充。如果缺失值的比例较小,方法1是可行的。然而,当缺失值较多时,应避免使用此方法。对于方法2,CART等学习算法能够有效地处理缺失值,尤其是在决策树和随机森林中常见的替代分割技巧。在大多数情况下,方法3——填充...
总结起来,在处理缺失数据时,我们可以选择不同的重建方法,如删除缺失数据、均值填补、插值法、回归方法和机器学习方法。每种方法都有其优点和适用场景,需要根据具体情况进行选择。 删除缺失数据的方法简单直接,适用于缺失数据量较大或对结果影响较大的情况。然而,这种方法可能会导致数据集的减少,从而可能影响后续分析的准...
在数据分析中,缺失值是一个常见的问题。以下是8种在Stata中处理缺失值的有效方法: 删除含有缺失值的观测值 🗑️ 直接删除含有缺失值的观测值是一种简单的方法。在Stata中,可以使用`drop`命令来实现。例如,如果变量名为`var`,并且你想删除所有含有缺失值的观测值,可以使用以下命令:`...
均值填充是处理缺失数据的常用方法，即将缺失值用它所在列的均值来替换。具体的实现方法有：在每一个变量上，计算其出现的空值的比例，如果比例不是很大，可以用该列的均值来替换它的空值。二、随机抽样填充法 此种方法利用有数据的行进行随机抽样，来给缺失值填充。如果缺失数据量较大，采用此种方法可以更好地保留...
一、删除缺失值: 删除缺失值是最简单的处理方法之一,适合于数据集中缺失值的比例较小的情况。可以使用以下方法删除缺失值: 1.删除包含缺失值的行:如果某一行的某个变量的值缺失,可以选择删除该行。这种方法适合于数据集中缺失值的比例较小的情况,删除缺失值后对整体数据影响较小。 2.删除包含缺失值的列:如果某一...
缺失数据的常见处理方法: 1、删除法 (1)完整数据分析: 个案剔除法 删除具有缺失数据的样本,但是会大量减少样本量,不适合样本量少的研究 如果非要使用个案删除,就需要比较完整数据集和缺失数据集是否有差异。(注意,软件默认的方法) 加权个案剔除法 非随机缺失数据处理方法,适用于缺失变量数目较少的情形,包括分层加权...