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拥有完美数据集的极端土地可能需要大量时间。缺少数据样本通常是由于数据收集中的错误作为不适用的诊断功能的空白[20]引起的。缺少值通常用NAN或NULL指标表示。有必要删除冗余列和清洁单个列。在将数据输入模型之前，必须解决某些问题，例如某些无法处理缺失值的算法。因此，有两种建议解决此问题的建议方法。第一个涉及消除缺失值的样本，但删除相关信息是有风险的。第二个是通过用每个输入特征的平均值替换丢失值来归功于丢失值。图3，缺失
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