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R語言:用R語言填補缺失的數據
時間 2021-01-06
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填補缺失
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缺少數據在分析數據集時可能不是一個微不足道的問題。 如果缺失數據的量相對於數據集的大小非常小,那麼爲了不偏離分析而忽略缺少特徵的少數樣本可能是最好的策略,但是留下可用的數據點會剝奪某些數據的特徵。 儘管某些快速修正如均值替代在某些情況下可能很好,但這種簡單的方法通常會向數據中引入偏差。 在這篇文章中,我們將使用airquality數據集(在R中提供)來推測缺失值。 爲了本文的目的,我將從數據集中刪
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