ConclusionsIn this paper, we system

Conclusions
In this paper, we systematically studied the impact of noise
on missing value imputation methods when noise and missing
values distributed throughout the dataset. By observing
the behavior of the different imputation methods at different
noise levels, we drew the conclusion that noise has
great negative effects on imputation methods, especially
when the noise level is high. Meanwhile, we designed a
robust method RIBG based on GMDH to impute missing
values in noisy environment. Comparative studies have
shown that RIBG performs quite well in comparison with
other four popular imputation methods in the presence of
noise. Given the frequent occurrence of missing values and
noise, RIBG is a good choice in imputing incomplete data
and has great potential in real-world data mining applications.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุปในกระดาษนี้ เราเป็นระบบศึกษาผลกระทบของสัญญาณรบกวนบนวิธี imputation ค่าที่ขาดหายไปเมื่อมีเสียงรบกวน และหายไปค่ากระจายชุดข้อมูล โดยการสังเกตลักษณะการทำงานวิธี imputation แตกต่างที่แตกต่างกันระดับเสียงรบกวน เราดึงข้อสรุปที่มีเสียงรบกวนดีลบผลกระทบวิธี imputation โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อระดับเสียงจะสูง ในขณะเดียวกัน เราได้ออกแบบวิธีที่มีประสิทธิภาพ RIBG อิง GMDH เพื่อ impute หายไปค่าในสภาพแวดล้อมที่เสียงดัง ได้ศึกษาเปรียบเทียบแสดงว่า RIBG ทำค่อนข้างดีเทียบกับอื่น ๆ สี่วิธี imputation นิยมในประเทศของเสียงรบกวน กำหนดค่าที่หายไปเกิดบ่อย และเสียง RIBG เป็นอย่างมากใน imputing ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และมีศักยภาพที่ดีในการใช้งานการทำเหมืองข้อมูลจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อสรุป
ในบทความนี้เรามีระบบการศึกษาผลกระทบของเสียง
บนหายไปวิธีการใส่ร้ายค่าเมื่อเสียงและที่ขาดหายไป
ค่ากระจายไปทั่วชุดข้อมูล โดยการสังเกต
พฤติกรรมของวิธีการที่แตกต่างกันในการกล่าวหาที่แตกต่างกัน
ระดับเสียงที่เราดึงข้อสรุปว่าเสียงมี
ผลกระทบเชิงลบที่ดีเกี่ยวกับวิธีการใส่ร้ายโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
เมื่อระดับเสียงสูง ในขณะเดียวกันเราได้ออกแบบ
วิธีการ RIBG แข็งแกร่งขึ้นอยู่กับการใส่ร้าย GMDH หายไป
ค่าในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง การศึกษาเปรียบเทียบได้
แสดงให้เห็นว่า RIBG ดำเนินการค่อนข้างดีเมื่อเทียบกับ
อีกสี่วิธีการใส่ร้ายเป็นที่นิยมในการปรากฏตัวของ
เสียง ได้รับการเกิดขึ้นบ่อยของค่าที่ขาดหายและ
เสียง RIBG เป็นทางเลือกที่ดีในการ imputing ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
และมีศักยภาพที่ดีในโลกแห่งความจริงการใช้งานการทำเหมืองข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปในกระดาษนี้เราสามารถศึกษาผลกระทบของเสียงดังที่ขาดหายไปเกี่ยวกับวิธีการใส่ความมูลค่าเมื่อเสียงหายไปค่าการกระจายทั่วพื้นผิว . โดยการสังเกตพฤติกรรมของวิธีการใส่ความแตกต่างกันที่แตกต่างกันระดับเสียงที่เราดึงข้อสรุปว่าเสียงมีผลกระทบเชิงลบมากเกี่ยวกับวิธีการส่วนบุคคลโดยเฉพาะเมื่อระดับเสียงสูง ในขณะเดียวกัน เราออกแบบวิธีการที่แข็งแกร่ง ribg ตาม gmdh ที่จะใส่ความที่หายไปค่าในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดัง การศึกษาเปรียบเทียบได้แสดง ribg มีประสิทธิภาพค่อนข้างดีในการเปรียบเทียบกับสี่อื่น ๆที่นิยมวิธีการใส่ความต่อหน้าเสียง ให้คุณค่าและเกิดขึ้นบ่อยหายไปเสียง ribg เป็นทางเลือกที่ดีใน imputing ข้อมูลไม่สมบูรณ์และมีศักยภาพที่ดีในข้อมูลที่เป็นจริงการประยุกต์ใช้เหมืองข้อมูล .