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数据清洗缺失值处理方法有哪些

作者：云创智学|发布时间：2021-12-29 17:25:32.0|来源：云创智学

对于缺失数据通常有三种方法：

方法1：当缺失数据较少时直接删除相应样本

方法2：对缺失数据进行插补

方法3：使用对缺失数据不敏感的分析方法，如决策树。

【例7.1】mice包使用

> library(mice)

> imp=mice(sleep,seed=1234)

> fit=with(imp,lm(Dream~Span+Gest))

> pooled=pool(fit)

> summary(pooled)

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