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缺失值的产生有可能是因为某些原因没有收集到信息，也有可能是对于这些个体来说这些属性是不可用的。
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缺失值的产生有可能是因为某些原因没有收集到信息，也有可能是对于这些个体来说这些属性是不可用的。
A、正确
B、错误
正确答案：A
Tag：
缺失
属性
个体
时间：2024-03-21 12:22:12
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缺失值的产生，有可能是因为（）。
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一般数据的预处理，主要包括（）。
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duplicated（）函数会返回一个布尔数组，表明每一行是否与前面行有重复。
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dropna（）函数默认是删除列，要对行进行删除，则需要添加参数axis=1。
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除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数dropna（）作用于数据框来实现。
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在某些情况下，有些时候并不一定会收集到数据，因而会造成观测值或变量的数据有缺失，这些缺失的数据就称为缺失值。
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dropna（）函数默认是删除行，要对列进行删除，则需要添加参数axis=0。
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如果数据质量不高，则会影响数据挖掘的结果。
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为了去除异常值，我们可以对每个变量计算Z（）得分，然后去除那些Z（）得分异常高或者异常低的个体。
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异常点通常是指处于数据边界和数据集中的其他点有着不同模式的点。
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数据预处理是数据分析工作的实施阶段。
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dropna（）函数默认是删除行，要对列进行删除，则需要添加参数axis=1。
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下列代码可以将数据集data中的重复个体检测出的是（）。
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数据预处理涉及数据整理和整合的各个方面，包括数据清洗、筛选和数据变换，用于数据挖掘前的模型选择等，有助于提高数据挖掘的效率。
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缺失值是不受标准化过程影响的。
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下列关于抽样的说法错误的是（）。
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一些数据集是由合并数据源形成的，这就使其有可能含有重复数据或者近似重复的个体。
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duplicated（）函数可以将数据中的重复值直接筛选出来。
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缺失值会受到标准化过程影响。
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下列关于函数duplicated（）的说法正确的是（）。
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下列关于函数duplicated（）的说法不正确的是（）。
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数据整合是一个将两个或者多个对象的值合并成一个对象的预处理操作。