数据缺失
使用机器学习技术进行时间序列缺失数据填充：基础方法与入门案例
在时间序列分析领域中，数据缺失是一个不可避免的挑战。 无论是由于传感器故障、数据传输中断还是设备维护等原因，这些缺失都会对数据分析和预测造成显著影响。 传统的处理方法，如前向填充或简单插值，虽然实现简单，但在处理复杂数据时往往表现不足。
12/16/2024 1:15:15 PM
Sara Nóbrega
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