2024年6月10日
如何应对缺失值带来的分布变化？探索填充缺失值的最佳插补算法
摘要： 本文将探讨了缺失值插补的不同方法，并比较了它们在复原数据真实分布方面的效果，处理插补是一个不确定性的问题，尤其是在样本量较小或数据复杂性高时的挑战，应选择能够适应数据分布变化并准确插补缺失值的方法。 我们假设存在一个潜在的分布P，从中得出观察值X。此外，还绘制了一个与X相同维数的0/1向量，我们称这 阅读全文
posted @ 2024-06-10 12:12 deephub 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑