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缺失数据处理方法的比较研究
被引量：
25
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作者
刘鹏
雷蕾
张雪凤
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第10期155-156,174,共3页
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、贝叶斯朴缺模型、贝叶斯重叠补缺模型和基于信息增益的贝叶斯重...
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、贝叶斯朴缺模型、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
信息增益
朴素贝叶斯分类器
模型
数据挖掘
决策树
数据集
医疗领域
医疗数据
保留
处理
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职称材料
题名
缺失数据处理方法的比较研究
被引量：
25
1
作者
刘鹏
雷蕾
张雪凤
机构
上海财经大学经济信息管理系
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004年第10期155-156,174,共3页
基金
上海财经大学"211工程"重点学科建设项目资助(2004[9])
文摘
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、贝叶斯朴缺模型、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。
关键词
信息增益
朴素贝叶斯分类器
模型
数据挖掘
决策树
数据集
医疗领域
医疗数据
保留
处理
Keywords
data mining
,
missing value
,
naive bayesian classifier
,
information gain
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
缺失数据处理方法的比较研究
刘鹏
雷蕾
张雪凤
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2004
25
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