| 缺失数据处理方法的比较研究 |
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| 引用本文： | 刘鹏 雷蕾 张雪凤. 缺失数据处理方法的比较研究[J]. 计算机科学, 2004, 31(10): 155-156 |
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| 作者姓名： | 刘鹏 雷蕾 张雪凤 |
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| 作者单位： | 上海财经大学经济信息管理系,上海,200433;上海财经大学经济信息管理系,上海,200433;上海财经大学经济信息管理系,上海,200433 |
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| 基金项目： | 上海财经大学"211工程"重点学科建设项目资助(2004[9]). |
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| 摘 要： | 数据挖掘已被广泛用于医疗领域,而大多数医疗数据集都存在缺失值。本文介绍了一些缺失值估计算法。建立了5种模型来提高预测的有效性,它们是保留缺失模型、直接丢弃模型、贝叶斯补缺模型、贝叶斯重叠补缺模型和基于信息增益的贝叶斯重叠补缺模型。这些模型在Clinics数据集上进行了处理和分析。用C4．5决策树和10叠交叉确认法来检验这些模型的性能,结果表明根据信息增益递减顺序排序,用朴素贝叶斯分类器来预测缺失值是有效的。
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| 关 键 词： | 数据挖掘 缺失值 朴素贝叶斯分类器 信息增益 |
A Comparison Study of Missing Value Processing Methods |
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