A.直接刪除所有缺失病例
B.均值/中位數(shù)填補(bǔ)
C.多重插補(bǔ)(MultipleImputation)
D.僅保留完整數(shù)據(jù)
E.以上都是
搜題
第1題
A.dropna
B.isnull
C.notnull
D.dropnull
第2題
A.直接刪除異常值
B.將異常值替換為平均值
C.將異常值視為缺失值,用插值法處理
D.直接將異常值賦值為極大值
第3題
A.直接刪除異常值
B.將異常值替換為平均值
C.將異常值視為缺失值,用插值法外理
D.直接將異常值賦值為極大值
第4題
A.相關(guān)性分析
B.描述性統(tǒng)計(jì)分析
C.聚類分析
D.唯一性檢查和缺失值分析
第6題
A.填入一個(gè)通用的常數(shù)值,例如填入"未知/Unknown
B.把填補(bǔ)遺缺值的問題當(dāng)作是分類或預(yù)測(cè)的問題
C.填入該屬性的整體平均值
D.填入該屬性的整體中位數(shù)
第7題
A.忽略缺失值
B.填充缺失值
C.增加缺失值
D.刪除含有缺失值的記錄
第8題
A.有效范圍清理
B.邏輯一致性清理
C.數(shù)據(jù)質(zhì)量抽樣
D.缺失值處理
第9題
A.刪除含有缺失值的觀測(cè)
B.用平均值填充缺失值
C.用中位數(shù)填充缺失值
D.用回歸模型預(yù)測(cè)缺失值
第10題
A.刪除含有缺失值的樣本
B.用平均值填充缺失值
C.用中位數(shù)填充缺失值
D.用眾數(shù)填充缺失值
第11題
以下關(guān)于缺失值檢測(cè)的說法中,正確的是()。
A.null 和notnull可以對(duì)缺失值進(jìn)行處理
B.dropna方法既可以刪除觀測(cè)記錄,亦可以刪除特征
C.fillna方法中用來替換缺失值的值只能是數(shù)據(jù)框
D.pandas庫(kù)中的interpolate模塊包含了多種插值方法
警告:系統(tǒng)檢測(cè)到您的賬號(hào)存在安全風(fēng)險(xiǎn)
為了保護(hù)您的賬號(hào)安全,請(qǐng)?jiān)凇?span>上學(xué)吧”公眾號(hào)進(jìn)行驗(yàn)證,點(diǎn)擊“官網(wǎng)服務(wù)”-“賬號(hào)驗(yàn)證”后輸入驗(yàn)證碼“”完成驗(yàn)證,驗(yàn)證成功后方可繼續(xù)查看答案!
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