是指通过遍历数据集,将缺失的值用已知的值进行填充的过程。这个过程通常在数据预处理阶段进行,以确保数据集的完整性和准确性。
迭代填充缺少的值的步骤如下:
迭代填充缺少的值的优势在于可以保留数据集的整体分布特征,避免了直接删除缺失值可能带来的信息损失。同时,迭代填充也可以提高数据集的完整性,使得后续的数据分析和建模更加准确可靠。
迭代填充缺少的值在各种数据分析和机器学习任务中都有广泛的应用场景,例如金融风控、医疗诊断、推荐系统等。在这些场景下,数据的完整性对于模型的准确性和可靠性至关重要。
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