多重插补：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:25的最新版本

Multiple Interpolation.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0部署
多重插补Multiple Interpolation.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Multiple Interpolation
功能主类别数据分析
英文缩写MultiIpo
功能亚类别综合分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice函数进行。

用途：不仅仅估计一个可能的值来填补缺失数据，而是创建多个不同的完整数据集，每个数据集中的缺失值都被可能的值替代。

参数：选择多个需要插补的变量，和多个参加插补的变量

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点筛查自变量共线性
下一节点拆分训练测试集
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此页面最后编辑于2024年1月19日 (星期五) 19:25。
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