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处理
中数据的缺失值和异常值十分关键。对于缺失值,若缺失比例小,可直接删除含缺失值的数据;若缺失比例适中,可采用均值、中位数等统计量填充;对于时间序列数据,还能使用插值法填充。对于异常值,可通过设定上下限阈值识别,将超出部分修正为阈值;也可用统计方法如Z - score法,将偏离均值过大的数据视为异常并处理。
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发布于2025-4-15 22:39 广州