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2018年5月23日
【转】数据分析中的缺失值处理
摘要： 没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效，如何舍弃缺失记录，则会丢失大量信息，使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异，对 阅读全文
posted @ 2018-05-23 15:53 Byron_NG 阅读(5260) 评论(0) 推荐(0) 编辑