缺失值处理方法中错误的是()。A.对于分类属性,使用同类对象属性值的均值B.对于离散属性或定性属性,使用众数C.对于所有属性都可以使用均值D.转换为分类问题或数值预测问题

缺失值处理方法中错误的是()。

A.对于分类属性,使用同类对象属性值的均值

B.对于离散属性或定性属性,使用众数

C.对于所有属性都可以使用均值

D.转换为分类问题或数值预测问题


参考答案和解析
对于所有属性都可以使用均值

相关考题:

进行相对化处理时,“正指标”和“逆指标”的处理方法是不同的。“正指标”是指实际值越小表现越好的指标,“逆指标”是指实际值越大表现越好的指标。( )A.正确B.错误

在数据清理中,下面哪个不是处理缺失值的方法()A.估算B.整例删除C.变量删除D.成对删除

若处理调查数据时发现有缺失数据,且样本量很大,有缺失数据的个案比例较小,有缺失数据的个案与无缺失数据的个案在分布上无显著差异时,可以( )。 A. 将有缺失的个案整个删除B. 将有缺失的个案保留,仅在计算时删除相应变量的缺失值C. 使用均值代替、回归估计、随机抽取、最近距离确定等方法代替缺失值D. 通过对调查中的回答数据使用加权因子,对数据进行调整,减少缺失值的影响

调查资料编辑中,以下不属于处理不满意答案方法的是()。 A.退回实施现场去获取较好的数据B.按缺失值处理C.整个问卷作废D.按平均值处理

处理缺失值的方法可分为()。 A.不处理B.添加数据C.删除记录D.数据插补

数据清洗的方法不包括()。 A.重复数据记录处理B.缺失值处理C.噪声数据清除D.一致性检查

处理缺失值的方法有()。 A.人工添加方法B.用样本统计量的值去代替缺失值C.只排除有缺失值的项目问题,但保留个案D.将有缺失值的个案整个删除E.用统计模型估计值去代替缺失值

缺失值处理的方法有( )。A. 就近插值B. 删除对应记录C. 随机插值D.分类插值

回收的问卷调查表中 ,很多表都有一些没有填写的项 。处理缺失值的办法有多种 , 需要根据实际情况选择使用 。对于一般性的缺值项,最常用的有效方法是( )。A.删除含有缺失值的调查表B.将缺失的数值以该项己填诸值的平均值代替C.用某种统计模型的计算值来代替D.填入特殊标志 ,凡涉及该项的统计则排除这些项值

基金合同应列明基金资产估值事项,包括( )。Ⅰ.估值日、估值方法Ⅱ.估值对象、估值程序Ⅲ.估值错误的处理、Ⅴ.暂停估值的情形、基金净值的确认和特殊情况的处理?A.Ⅰ.Ⅱ.ⅢB.Ⅰ.Ⅱ.ⅤC.Ⅱ.Ⅲ.ⅤD.Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅴ

缺失值估计的方法有哪些?

简述缺失值的处理方法。

决策树中的Information Gain的计算是用来?()A、剪枝B、使树成长C、处理缺失值和异常值D、砍树

在对回收后的调查问卷进行数据处理时,处理缺失值的办法主要是()。A、用一个样本统计量的值代替缺失值B、用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值C、将有缺失值的个案删除D、将有缺失值的个案保留,仅在相应的分析中做必要的删除

缺失值的处理方法有哪些?()A、用平均值填充B、忽略缺失记录C、以任意数据填充D、用默认值填充

在量化测量中,建立指数的第一步是()A、对指标进行加权B、选取符合标准的指标C、确定指标的顺序D、处理缺失值

简述处理缺失值的主要方法。

有疑问卷是指在问卷中回答不清或答案缺失的问卷,我们的处理方式为一是可以将此类问卷返给现场;第二种情况就是无法返给现场的问卷,审核人员可以考虑填补其缺失值。

数据清洗的方法不包括()。A、缺失值处理B、噪声数据清除C、一致性检查D、重复数据记录处理

()指发现并纠正数据文件中可识别的错误的一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。A、数据治理B、数据建设C、数据分析D、数据清洗

单选题在量化测量中,建立指数的第一步是()A对指标进行加权B选取符合标准的指标C确定指标的顺序D处理缺失值

单选题决策树中的Information Gain的计算是用来?()A剪枝B使树成长C处理缺失值和异常值D砍树

问答题试述处理缺失值的常用方法。

多选题缺失值的处理方法有哪些?()A用平均值填充B忽略缺失记录C以任意数据填充D用默认值填充

单选题数据清洗的方法不包括()。A缺失值处理B噪声数据清除C一致性检查D重复数据记录处理

问答题缺失值估计的方法有哪些?

单选题股权投资基金合同中,应订明股权投资基金财产估值的相关事项包括( )。Ⅰ.基金估值错误的处理Ⅱ.基金估值方法Ⅲ.暂停估值的情形Ⅳ.基金份额净值的确认AⅠ、Ⅱ、ⅢBⅠ、Ⅱ、ⅣCⅠ、Ⅲ、、ⅣDⅠ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

多选题在对回收后的调查问卷进行数据处理时,处理缺失值的办法主要是()。A用一个样本统计量的值代替缺失值B用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值C将有缺失值的个案删除D将有缺失值的个案保留,仅在相应的分析中做必要的删除