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我有一个数据集,其中的目标变量有15%的空值,我想使用这些空行作为我的测试集,这是可能的吗?

是的,你可以使用数据集中的空值作为测试集。在机器学习和数据分析中,常常需要将数据集划分为训练集和测试集,以评估模型的性能和泛化能力。空值通常表示缺失的数据,可以作为测试集的一部分。

在处理空值时,可以选择以下几种方法:

  1. 删除空值:如果数据集中的空值比例较小且对结果影响较小,可以直接删除包含空值的行。
  2. 填充空值:可以使用均值、中位数、众数等统计量填充空值,或者使用插值方法进行填充,如线性插值、多项式插值等。
  3. 创建指示变量:将空值作为一个新的类别,创建一个二元指示变量来表示是否为空值。
  4. 使用模型进行填充:可以使用其他特征值来预测空值,例如使用回归模型、分类模型等进行填充。

根据你的需求,你可以选择将数据集中的空值作为测试集。在划分训练集和测试集时,可以使用各种方法来确保测试集的空值比例与原始数据集相同。例如,可以使用随机抽样的方法,从原始数据集中选择相同比例的空值作为测试集。

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