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处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。
缺失
插补
个案
发布时间:
2024-04-08 16:36:47
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1.
处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。 选项:A、正确B、错误
2.
处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。() 选项:A、是 B、否
3.
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
4.
如果一项调查中,样本量很大;缺失值很少;存有缺失值的变量之间不是高度相关,这时合理的缺失值处理方法是( )。 选项:A、均值插补B、最近邻插补C、排除缺失项目的方法D、删除个案
5.
对缺失数据进行插补的方法都有哪些() 选项: 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
6.
下面不属于缺失值处理方法的是。A.删除存在的缺失值B.缺失值插补C.不处理D.随便填上点数据
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.
在数据清洗过程中,我们常常需要处理缺失值,下列哪些方法是处理缺失值的常见策略?A、删除含有缺失值的记录B、填充缺失值C、忽略含有缺失值的记录D、以上所有方法都是
9.
缺失值的处理方法有()。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
10.
下面不属于缺失值处理方法的是( )。 选项: A、缺失值分析 B、删除缺失值 C、缺失值替代 D、缺失值估计
11.
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
12.
缺失值的处理方式有哪几种? 选项: A、忽略缺失值 B、删除缺失值 C、缺失值替代 D、缺失值分析
13.
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
14.
处理缺失值的方法包括忽略或删除含有缺失值的数据( ) 选项: A:正确 B:错误
15.
处理缺失值的方法包括忽略或删除含有缺失值的数据( ) 选项: A:对 B:错
16.
【单选题】数据缺失值处理可分两类。一类是删除缺失数据,一类是进行数据插补。填补缺失值常用的插补方法不包括( )。 选项:A、均值B、聚类方法C、差值法D、回归方法
17.
缺失值的处理方法有( ) ①忽略该元组 ②手工填入缺失值 ③用一个全局常量来填充缺失值 ④利用最可能的值来填充缺失值 选项: A:①② B:②③④ C:①②③ D:①②③④
18.
【单选题】数据缺失值处理可分两类。一类是删除缺失数据,一类是进行数据插补。填补缺失值常用的插补方法不包括( )。 选项:A、均值B、聚类方法C、差值法D、回归方法
19.
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
20.
缺失值的常见处理方式包括 选项: A、替换缺失值 B、删除缺失值 C、忽略缺失值 D、重组缺失值
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