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数据清洗：缺失值处理方法.pdf

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    数据清洗：缺失值处理方法数据清洗：缺失值处理方法

    数据清洗的重要性数据清洗的重要性

    1.缺失值的影响缺失值的影响

    在数据分析和机器学习项目中，数据清洗是至关重要的第一步。缺失值，即数据集中某些特征的

    值未被记录或报告，是数据清洗中常见的问题。缺失值的存在会严重影响模型的训练和预测效

    果，原因如下：

    1.模型训练的准确性下降模型训练的准确性下降：缺失值可能导致模型在训练时无法充分利用所有数据，从而影

    响模型的准确性和泛化能力。

    2.统计分析的偏差统计分析的偏差：在进行统计分析时，缺失值可能导致计算的统计量（如平均值、标准

    差等

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