数据预处理--缺失值判断和处理（删除发、插补法（均值插补、热平台插补））
数据预处理 1 数据集加载 这里使用mice软件包下的nhanes2数据集进行演示，这是一个含有缺失值的小规模数据集。 library(lattice) library(MASS) library(nnet) library(mice) data("nhanes2") dim ...
原文：数据预处理 第3篇：数据预处理（使用插补法处理缺失值）
插补法可以在一定程度上减少偏差，常用的插补法是热卡插补 拟合插补和多重插补。拟合插补，要求变量间存在强的相关性 多重插补 MCMC法 ，是在高缺失率下的首选插补方法，优点是考虑了缺失值的不确定性。 一，热卡插补 热卡填充 Hot deck imputation 也叫就近补齐，对于一个包含空值的对象，热卡填充法在完整数据中找到一个与它最相似的对象，然后用这个相似对象的值来进行填充。通常会找到超出一个 ...
2020-12-28 10:27 0 5830 推荐指数：
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