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相关试题
- 1.以下哪种方法不是用于处理缺失数据的常用方法（）。 选项： A:删除含有缺失值的样本 B:用平均值填充缺失值 C:用中位数填充缺失值 D:用随机值填充缺失值
- 2.使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是( )。 选项： A、interpolate()使用中位数填充缺失值 B、isnull()判断缺失值 C、fillna()填充缺失值 D、dropna()删除缺失值
- 3.使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是（ ）。选项： A:interpolate()使用中位数填充缺失值; B:isnull()判断缺失值; C:dropna()删除缺失值; D:fillna()填充缺失值
- 4.缺失值的处理方法是（） 选项： A:删除含有缺失值的数据 B:均值填充 C:随机森林算法填充 D:不处理
- 5.在数据预处理中，对于缺失值应该进行哪种处理？ 选项： A:删除含缺失值的行 B:利用前后数据填充 C:使用均值或中位数替代 D:使用随机值替代
- 6.你收到一个包含大量缺失数据的CSV文件,你会如何处理这种情况?A、删除包含缺失数据的行或列B、使用均值或中位数填充缺失值C、使用概率模型预测缺失值D、不处理,直接进行数据分析
- 7.PySpark中处理缺失值的常用方法包括什么？ 选项： A:A. 只使用填充 B:B. 只删除含有缺失值的记录 C:C. 使用填充和删除方法 D:D. 缺失值不需要处理
- 8.缺失值处理的方法不包括（）选项： A:进行随机值填充; B: 0值填充; C:均值填充; D:丢弃缺失太多的变量
- 9.填充缺失值的方法很多，以下属于缺失值填充方法的是（） 选项：A：删除缺失值 B：用均值填充 C：用众数填充 D：数据标准化
- 10.填充缺失值的方法有 选项： A:以业务知识或经验推测填充缺失值 B:以同一指标的结果（均值、中位数、众数）填充缺失值 C:凭感觉填充缺失值 D:以不同指标的计算结果填充缺失值
- 11.处理缺失数据的方法有() 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
- 12.处理缺失数据的方法有( )。 选项： 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
- 13.在数据分析中，以下哪种方法常用于处理缺失值？（ ） 选项： A: 删除含有缺失值的记录 B: 用该变量的最小值填充缺失值 C: 用最大值填充缺失值 D: 以上都可能，取决于具体的数据和分析目标
- 14.对于缺失的数据,你会选择哪种处理方法?(多选)A、删除含有缺失值的记录B、填充缺失值C、对缺失值进行聚类D、忽略缺失值对分析结果的影响
- 15.缺失值的处理方法有（ ）。 选项： A:删除含有缺失值的数据 B:均值填充 C:手工填补 D:不处理
- 16.对于缺失的数据,你会选择哪种处理方法?(多选)A、删除含有缺失值的记录B、填充缺失值C、对缺失值进行聚类D、忽略缺失值对分析结果的影响
- 17.处理缺失值常用的方法有（ ）。选项： A:直接忽略哪些有缺失字段的记录，在数据分析的过程中不去使用即可 B:可以直接删掉缺失值 C:用最可能的值，去填充缺失的值 D:用最大值进行填充
- 18.下列对于缺失值的处理方式中，不正确的是？ 选项： A、删除缺失值 B、忽略缺失值 C、利用回归模型填充 D、利用EM模型填充
- 19.在数据清洗过程中,下列哪个方法常用于处理缺失值?(多选)A、删除B、插值C、平均值填充D、中位数填充
