在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？
利用模型预测缺失值缺失作为属性的一个取值
举一反三
- 中国大学MOOC: 在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？
- 中国大学MOOC:在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？
- 在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？ A: 删除缺失记录 B: 固定值填充 C: 未缺失平均值填充 D: 未缺失众数
- 在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？ A: 缺失作为属性的一个取值 B: 利用模型预测缺失值 C: 用最少的属性值填充 D: 用最大值填充
- 在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？ A: 缺失作为属性的一个取值 B: 利用模型预测缺失值 C: 随机值填充 D: 用最小值和最大值填充 E: 用固定值填充
内容
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数据缺失的处理方法包括： A: 去掉含有缺失数据的样本 B: 估计缺失的数值 C: 在分析时忽略缺失的数据 D: 用所有可能的数值替换
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处理数据缺失的方法有（）。 A: 为缺失数据赋值 B: 等待数据自修复 C: 去掉/删除缺失率高的列 D: 去掉/删除缺失数据行
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常用的数据预处理方法有（）。 A: 缺失值处理 B: 数据格式化 C: 数据去重 D: 数据分区
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面对缺失数据,可以用以下方法进行处理( )
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数据清洗包含以下哪些内容？ A: 重复值处理 B: 缺失值处理 C: 处理缺失值 D: 筛选与分析主题无关的数据