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填充缺失值数据方法可以使用任何值来代替缺失的值。( )
选项:
A:正确
B:错误
可以使
缺失
填充
发布时间:
2024-06-30 18:07:44
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相关试题
1.
填充缺失值数据方法可以使用任何值来替代缺失的值。A.正确B.错误
2.
使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是( )。 选项: A、isnull()判断缺失值 B、dropna()删除缺失值 C、fillna()填充缺失值 D、interpolate()使用中位数填充缺失值
3.
可以使用下列那种方式填充缺失值( )选项: A:人工填充缺失值。 B:利用缺省值填充缺失值。 C:利用平均值或者中位数填充缺失值。 D:利用临近值填充缺失值。
4.
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
5.
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
6.
缺失值的处理方法有( ) ①忽略该元组 ②手上填入缺失值 ③用一个全局常量米填充缺失值 ④利用最可能的值来填充缺失值 选项: A:①② B:①②③ C:②③④ D:①②③④
7.
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
8.
在决策树模型中,对于缺失值的处理通常会使用哪种方法?( )选项: A:直接将缺失值进行删除 B:将缺失值进行填充,例如使用均值或中位数填充 C:将缺失值进行插值处理,例如使用线性插值或多项式插值 D:将缺失值进行分类处理,例如将缺失值分类为“未知”类别
9.
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
10.
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
11.
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
12.
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
13.
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? 选项: 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
14.
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?选项: 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
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:随机森林算法填充 D:不处理
16.
对于一个具有缺失值的数据集,你应该如何处理?A、删除包含缺失值的行B、手动填写缺失值C、使用均值填充缺失值D、不处理,保留原始数据
17.
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
18.
对于一个具有缺失值的数据集,你应该如何处理?A、删除包含缺失值的行B、手动填写缺失值C、使用均值填充缺失值D、不处理,保留原始数据
19.
数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复值等脏数据,处理每种脏数据的方法也是多种多样。以下哪些处理方式可以用来处理缺失值? ① 用均值填充 ② 转换为哑变量(0,1),代表数据是否缺失 ③ 使用回归模型去预测缺失值 选项:A、①②③B、②③C、①③D、①②
20.
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
21.
缺失值的处理方法有哪些?() 选项: A、用平均值填充 B、忽略缺失记录 C、以任意数据填充 D、用默认值填充
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