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数据缺失多少不应该填补
数据缺失
值不能超过
多少
答:
超过百分之一就很多了
,如果缺失很严重可以尝试使用我们免费开源的的缺失值补值软件MetImp,包括了根据缺失值所占比例对变量进行筛选,以及随机缺失(RF, SVD, kNN, Mean, Median)和非随机缺失(GSimp, QRILC, HM, Zero, Binary)的各种补值方法。我觉得,如果变量与变量之间有关联、可以相互预测(比如说...
上市公司
数据缺失
值超过
多少数据
就不能用了?
答:
上市公司数据缺失值超过10%数据就不能用了
。缺失值是指粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类,分组,删失或截断。指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。
生存分析中部分协变量
数据
部分
缺失
怎么处理
答:
缺失10%以下,不需处理,
10-30%要进行填补
数学建模
数据缺失
怎么处理
答:
那么,到底缺
多少
算“多”呢?这并没有一个硬性的规定,显然要是缺了30%,40%那肯定是多了。而如果调查14亿人的数据中缺少了几千甚至几万,都不算多。所以要具体问题具体分析。适用赛题:
缺失数据
“过多”的变量。用均值、众数补上。所谓均值就是平均数,众数就是出现次数最多的值。定量数据,例...
数据
预处理-
缺失
值
答:
3. 专家补全:依据领域专家的知识和经验来补充
缺失
值。4. 随机法、特殊值法、多重
填补
等:通过随机生成、设置特殊值或多重填补的方式来处理缺失值。例如,将性别这一分类变量转换为数值变量,可以将其转换为:性别 男(值域1,0)、性别 女(值域1,0)、性别 未知(值域1,0),这样就将一个分类...
数据
预处理-
缺失
值
答:
2.1:统计法:使用均值、加权均值、中位数等方法补足;对于分类
数据
,使用类别众数最多的值补足。 2.2:模型法:更多时候我们会基于已有的其他字段,将
缺失
字段作为目标变量进行预测,从而得到最为可能的补全值。 2.3:专家补全 2.4:随机法,特殊值法,多重
填补
等。转换前:性别(男,女...
为便于分析数据
数据缺失
项
应该
空白还是填0
答:
如果你这个
数据
是
缺失
的话,那当然是得空白的,填0会对数据分析造成很大影响。譬如算平均数,跳过空位是不会计算的,输入0的话这个0也会列入计算范畴,两个5一个空格的平均数是5,但5/0/5的平均数是3.3。如有用请采纳。
缺失
值的处理(数学建模-
数据
预处理)
答:
方法一:处理过多
缺失
值的策略 当某个指标的缺失率超过一定阈值,比如超过30%或40%,直接删除可能是明智的选择。例如,在人口调查中,如果“年龄”这一项缺失过多,可能意味着
数据
质量不足以支持深入分析,此时忽略这个变量才是保守而合理的做法。方法二:均值与众数
填补
对于定量数据,如身高和年龄,可以...
如何处理
缺失
值?
答:
如果缺失值是数值型的,就根据该变量在其他所有对象的取值的平均值来填充
该缺失
的变量值;如果缺失值是非数值型的,就根据统计学中的众数原理,用该变量在其他所有对象的取值次数最多的值来补齐该缺失的变量值。但这种方法会产生有偏估计,所以并不被推崇。均值替换法也是一种简便、快速的
缺失数据
处理...
缺失数据
比例大于
多少不
能补全补足
答:
要看你的盘支持多大容量,如果盘容量够软件可以再换一个
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滞后一期少了很多数据怎么办