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更新时间：2024-07-22 00:09:00
美赛 数学建模 数据
表5.2 列数据质量信息表 特征 类别 缺失数量 缺失比例 min mean max country 连续 0 0 4 123.5877 1004 country_txt 连续 0 0 provstate 连续 10 0.01% city 连续 434 0.38% latitude 连续 934 0.82% -42.884 26.48185 74.63355 longitude 连续 934 0.82% -124.225 50.93321 179.3667 location 连续 59535 52.14% summary 连续 0 0 targsubtype1 连续 7033 6.16% 1 47.8596 113 targsubtype1_txt 连续 7033 6.16% corp1 连续 10354 9.07% target1 连续 172 0.15% natlty1 连续 1126 0.99% 4 127.6888 1004 由上表可见，数据缺失值严重，因此我们采用以下规则进行了数据清洗： ①删除缺失值超过85%的特征，剩余特征数：60个； ②在剩下的60个特征中，删除文本类型特征，GTD标志号，年，月，日等特 征，剩余特征数38个，其中30个分类变量，8个数值变量； ③在进行完以上两部之后，删除行数据缺失值超过50%的事件，删除死亡总 人数不确定的行，剩余10万余行数据。 5.3 模型建立 根据题意，首先要选择分级要素，通过数据预处理，我们得到38个变量。 第一步：筛选变量