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數(shù)學(xué)建模大量數(shù)據(jù)找丟失值

數(shù)學(xué)建模大量數(shù)據(jù)找丟失值

2025年05月29日 05:23

1個(gè)回答

在數(shù)學(xué)建模中處理大量數(shù)據(jù)的丟失值時(shí)，可以采取以下方法：
首先，確定缺失值的范圍，通過代碼計(jì)算每個(gè)字段的缺失值比例，例如使用“().sum().sort_values(ascending = False)”。然后，根據(jù)缺失比例和字段的重要性制定相應(yīng)策略。對(duì)于缺失值比例較高（如超過 20%）的特征，可以考慮將該列特征刪除。對(duì)于缺失值比例較低且對(duì)精度要求不高的情況，可以使用均值、眾數(shù)等方式補(bǔ)全數(shù)據(jù)；對(duì)精度要求較高時(shí)，可以使用牛頓插值法、樣條插值等方法。還可以利用專門的數(shù)據(jù)分析軟件，如 SPSS 軟件，通過選擇菜單“分析→ 缺失值分析→定量變量→EM→保存完成數(shù)據(jù)→寫入新數(shù)據(jù)文件”來處理缺失值。此外，多重填補(bǔ)（Multiple Imputation，M）也是一種可行的方法，其主要思想是先估計(jì)出待填補(bǔ)的值，然后加上不同的噪聲，形成多組可選的填補(bǔ)值，最后選取最合適的填補(bǔ)值。 點(diǎn)擊前往免費(fèi)閱讀更多精彩小說
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