Ignore the tuple: usually done when

Ignore the tuple: usually done when class label is missing (when doing classification)—not effective when the % of missing values per attribute varies considerably
Fill in the missing value manually: tedious + infeasible?
Fill in it automatically with
a global constant : e.g., “unknown”, a new class?!
the attribute mean
the attribute mean for all samples belonging to the same class: smarter
the most probable value: inference-based such as Bayesian formula or decision tree

Results (Indonesian) 1:

Mengabaikan tupel: biasanya dilakukan ketika kelas label hilang (ketika melakukan klasifikasi) — tidak efektif ketika % dari nilai-nilai yang hilang setiap atribut bervariasiMasukkan nilai yang hilang secara manual: membosankan + tentunya? Mengisi secara otomatis dengankonstan global: misalnya, "tidak diketahui", kelas baru? berarti atributberarti atribut untuk semua sampel milik kelas yang sama: cerdasnilai yang paling mungkin: berbasis kesimpulan seperti Bayesian formula atau keputusan pohon

Results (Indonesian) 2:

Mengabaikan tupel: biasanya dilakukan ketika label kelas hilang (ketika melakukan klasifikasi) -tidak efektif bila% dari nilai per atribut hilang sangat bervariasi
Isikan nilai yang hilang secara manual: membosankan + tidak layak?
Isi secara otomatis dengan
konstan global yang: misalnya , "tidak diketahui", kelas baru ?!
atribut berarti
atribut berarti untuk semua sampel milik kelas yang sama: Smarter
nilai yang paling mungkin: inferensi berbasis seperti rumus Bayesian atau pohon keputusan