数据集很大、缺失很多值的时候可以使用人工填写缺失值的方法填补缺失值。
错
举一反三
- 处理缺失数据的方法有(<br/>) A: 直接删除缺失属性的记录 B: 人工填写 C: 使用全局常量填充缺失值 D: 使用属性的中心趋势度量值填充缺失值
- 关于缺失值说法错误的是（） A: 缺失值不包含任何信息，直接删除就可以，不必处理 B: 可以使用一个全局变量来填写缺失值 C: 可以单独作为一类 D: 可以通过人工调查填充缺失值
- 可以使用下列那种方式填充缺失值（ ） A: 利用缺省值填充缺失值。 B: 人工填充缺失值。 C: 利用临近值填充缺失值。 D: 利用平均值或者中位数填充缺失值。
- 某大样本数据集的缺失值占比约10%。数据分析师小A首先删除了所有有缺失值的样本，建立了回归模型。然后用某种方法进行了缺失值处理后，重新建立了回归模型，发现模型的VIF值较之前有了很大的增幅。请问小A有可能采用的哪种方法进行的缺失值处理？（） A: 均值填补 B: K-means聚类填补 C: 回归填补 D: 忽略缺失值的极大似然估计
- 下列关于缺失值的说法错误的是( )。 A: 可以利用统计量对缺失值进行填补 B: 可以利用 K 近邻值对缺失值进行填补 C: 只要有缺失值就必须把对应记录删除 D: 对于缺失值较多的属性可以考虑删除
内容
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缺失值的处理方法包括以下哪些（ ） A: 删除元组 B: 补齐缺失值 C: 人工填写 D: 不处理
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在进行缺失值填补时，若数据呈明显的偏态分布，则可考虑采用下列哪种方法？（） A: 将存在缺失值的样本删除 B: 将存在缺失值的变量删除 C: 中位数填补 D: 均值填补
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对缺失数据进行插补的方法都有哪些（） A: 删除包含缺失值的观测 B: 成对删除法 C: 用最高频率值来填补缺失值 D: 回归插补
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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
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有缺失值的变量是关键变量，调查人员可以采取填补不合格问卷中的缺失值