R语言中缺失值处理
前言
在处理数据的过程中，样本往往会包含缺失值。我们有必要对缺失值进行处理，这样不但可以降低预测分析的数据偏差，而且还可以构建有效的模型。本文将简要介绍几种常见的数据缺失值处理方法。
目录
1. 数据准备和模式设定
2. 删除记录
3. 删除变量
4. 用均值...
cdadata
8年前 (2017-03-04) 8061℃
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R语言：数据缺失值的几种处理思路
前言
刚接触缺失数据研究的读者可能会被各式各样的方法和言论弄得眼花缭乱。处理缺失数据的方法有很多，但不能保证都生成一样的结果。下面给出了数据缺失值的几种处理思路。
目录
1. 缺失值产生的原因
2. 缺失值的类型
3. 缺失值的处理方法
4. 小...
cdadata
8年前 (2017-02-23) 9413℃
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