- 基于机器学习的数据缺失值填补:理论与方法
- 赖晓晨 张立勇 刘辉 吴霞
- 420字
- 2021-03-31 21:04:31
参考文献
[1]Rubin D B.Inference and Missing Data.[J].Biometrika,1976,63(3):581-592.
[2]张熙.多重填补方法估计存在不依从与缺失值的随机对照试验的因果效应[D].上海:复旦大学,2012.
[3]Chen F F,Sun Z H,Ye X.Statistic Inference of Additive Hazards Model When Censoring Indicators are Missing at Random[J].Journal of University of Chinese Academy of Sciences,2016,33(4):443-445.
[4]武瑞仙,邓子兵,谯治蛟.利用Monte Carlo技术模拟研究不同缺失值处理方法对完全随机缺失数据的处理效果[J].中国卫生统计,2015,32(3):534-539.
[5]金勇进,邵军.缺失数据的统计处理[M].北京:中国统计出版社2009.
[6]花琳琳,施念,杨永利,赵天仪,施学忠.不同缺失值处理方法对随机缺失数据处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版),2012,47(03):315-318.
[7]Gorbach T,de Luna X.Inference for Partial Correlation when Data are Missing not at Random[J].Statistics and Probability Letters,2018,141:82-89.
[8]Allison P D.Missing Data[M].New York:Sage Publications,2001.
[9]Saar-Tsechansky M,Provost F.Handling Missing Values when Applying Classif ication Models[J].Journal of Machine Learning Research,2007,8:1623-1657.
[10]严远亭.不完整数据集的多视角集成分类研究[D].安徽:安徽大学,2016.
[11]潘传快.农业经济调查数据的缺失值处理:模型、方法及应用[D].武汉:华中农业大学,2017.
[12]García-Laencina P J,Sancho-Gómez J L.Figueiras-Vidal A R.Pattern Classif ication with Missing Data:a Review[J].Neural Computing and Applications,2010,19(2):263-282.
[13]周志华.机器学习[M].北京:清华大学出版社,2016.