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基于机器学习的队列研究缺失数据填补方法研究
一、引言
在队列研究中，数据缺失是一个常见的问题，它可能由多种原因引起，如数据收集过程中的错误、受试者失访或数据记录不完整等。数据缺失可能会对研究结果产生严重影响，因此，如何有效地填补缺失数据成为了队列研究中的一个重要问题。近年来，随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始探索基于机器学习的缺失数据填补方法。本文旨在研究基于机器学习的队列研究缺失数据填补方法，以提高队列研究的准确性和可靠性。
二、研究背景及意义
在队列研究中，数据缺失是一个普遍存在的问题。传统的数据处理方法，如均值插补、最近邻插补等，往往无法充分考虑到数据的复杂性和变化性，导致填补
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