Learning Accurate Models on Incomplete Data with Minimal Imputation

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内容提要

本文探讨了现实世界数据集中缺失数据的问题,提出了一种最小插补的方法,以减少数据插补的工作量。研究表明,该方法能有效提高机器学习模型的准确性,节省时间和精力。

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