【摘 要】
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数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种。如果处理不好缺失数据,就会直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的。文章以医疗领域的缺失值问题为例,通过灵敏
【基金项目】
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浙江自然科学基金资助项目(LQ15G030001),浙江工商大学一流学科项目(统计学)
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数据缺失是众多影响数据质量的因素中最常见的一种。如果处理不好缺失数据,就会直接影响分析结果的可靠性,进而达不到分析的目的。文章以医疗领域的缺失值问题为例,通过灵敏度、准确率和Kappa值三个指标来比较分析机器填补法和统计填补法在不同缺失率下的填补效果。研究结果表明,在注重小比例人群的医疗领域,机器学习方法表现突出,该方法在三个方面皆优于统计填补法。另外,随着缺失率的增长,两种填补方法的效果都有所下降,但值得注意的是,即使缺失率很高时,机器学习方法的填补效果仍然优于统计方法,且具有很高的稳定性。
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