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在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有:
A:忽略
B:删除
C:平均值填充
D:最大值填充
平均值
填充
最大值
发布时间:
2024-04-09 18:44:31
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1.
在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( )。 选项: A、忽略 B、删除 C、平均值填充 D、最大值填充
2.
在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( )。 选项: A:平均值填充 B:忽略 C:删除 D:最大值填充
3.
在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( )。 选项: A:忽略 B:平均值填充 C:删除 D:最大值填充
4.
在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( )(2.0) 选项: A:忽略 B:删除 C:平均值填充 D:最大值填充
5.
(多选题)在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( ) 选项: A:忽略 B:删除 C:平均值填充 D:最大值填充
6.
(多选题)在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( )• 选项: A: 忽略• B: 删除• C: 平均值填充• D: 最大值填充
7.
(单选题,1.0分)在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有( )。• 选项: A: 忽略• B: 最大值填充• C: 删除• D: 平均值填充
8.
(多选题)【多选题】在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法有: 选项: A: 忽略 B: 删除 C: 最大值填充 D: 平均值填充
9.
( )在现实世界的数据中,缺失值是常有的,一般的处理方法是最大值填充。 选项: A:正确 B:错误
10.
缺失值的处理方法有哪些( )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
11.
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
12.
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
13.
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
14.
在数据清洗过程中,以下哪个方法可以处理缺失值( ) 选项: A:删除包含缺失值的记录 B:用平均值填充缺失值 C:使用最常见值填充缺失值 D:所有选项都可以
15.
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
16.
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: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
17.
在现实世界的数据中,元组在某些属性上缺少值是常有的。描述处理该问题的各种方法有:选项: A:忽略元组; B:使用最可能的值填充空缺值; C:使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值; D:使用属性的平均值填充空缺值
18.
对于缺失数据,以下哪种处理方法最常用?A、删除B、填充平均值C、使用众数填充D、不处理
19.
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
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