中国学科分类国家标准/490

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490 核科学技术
- 490.10 辐射物理与技术
- 490.15 核探测技术与核电子学
- 490.20 放射性计量学
- 490.25 核仪器、仪表
- 490.30 核材料与工艺技术
- 490.3010 核燃料与工艺技术
- 490.3099 核材料与工艺技术其他学科
- 490.35 粒子加速器
- 490.3510 粒子加速器工艺
- 490.3520 粒子加速器应用
- 490.3599 粒子加速器其他学科
- 490.40 裂变堆工程技术
- 490.4010 裂变堆物理
- 490.4020 裂变堆热工与水力
- 490.4030 裂变堆控制
- 490.4040 裂变堆结构
- 490.4050 裂变堆屏蔽与防护
- 490.4060 裂变堆建造技术
- 490.4099 裂变堆工程技术其他学科
- 490.45 核聚变工程技术
- 490.4510 磁约束聚变技术
- 490.4520 惯性约束聚变技术
- 490.4530 聚变堆工程
- 490.4540 聚变裂变混合堆工程
- 490.4599 核聚变工程技术其他学科
- 490.50 核动力工程技术
- 490.5010 舰船核动力
- 490.5020 空间核动力
- 490.5030 核电站
- 490.5040 核动力运行技术
- 490.5099 核动力工程技术其他学科
- 490.55 同位素技术
- 490.5510 同位素分离技术
- 490.5520 同位素制备技术
- 490.5530 同位素应用技术
- 490.5599 同位素技术其他学科
- 490.60 核爆炸工程
- 490.65 核安全(包括核电站安全)
- 490.70 乏燃料后处理技术
- 490.75 辐射防护技术
- 490.80 核设施退役技术
- 490.85 放射性三废处理、处置技术
- 490.99 核科学技术其他学科
中华人民共和国学科分类与代码国家标准(GB/T 13745-92)
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| 自然科学 | 农业科学 | 医药科学 | 工程与技术科学 | 人文与社会科学 | | 110 数学 120 信息科学与系统科学 130 力学 140 物理学 150 化学 160 天文学 170 地球科学 180 生物学
| 210 农学 220 林学 230 畜牧、兽医科学 240 水产学
| 310 基础医学 320 临床医学 330 预防医学与卫生学 340 军事医学与特种医学 350 药学 360 中医学与中药学
| 410 工程与技术科学基础学科 420 测绘科学技术 430 材料科学 440 矿山工程技术 450 冶金工程技术 460 机械工程 470 动力与电气工程 480 能源科学技术 490 核科学技术 510 电子、通信与自动控制技术 520 计算机科学技术 530 化学工程 540 纺织科学技术 550 食品科学技术 560 土木建筑工程 570 水利工程 580 交通运输工程 590 航空、航天科学技术 610 环境科学技术 620 安全科学技术 630 管理学
| 710 马克思主义 720 哲学 730 宗教学 740 语言学 750 文学 760 艺术学 770 历史学 780 考古学 790 经济学 810 政治学 820 法学 830 军事学 840 社会学 850 民族学 860 新闻学与传播学 870 图书馆、情报与文献学 880 教育学 890 体育科学 910 统计学
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up vote 2 down vote favorite There is a clear pattern that show for two separate subsets (set of columns); If one value is missing in a column, values of other columns in the same subset are missing for any row. Here is a visualization of missing data My tries up until now, I used ycimpute library to learn from other values, and applied Iterforest. I noted, score of Logistic regression is so weak (0.6) and thought Iterforest might not learn enough or anyway, except from outer subset which might not be enough? for example the subset with 11 columns might learn from the other columns but not from within it's members, and the same goes for the subset with four columns. This bar plot show better quantity of missings So of course, dealing with missings is better than dropping rows because It would affect my prediction which does contain the same missings quantity relatively. Any better way to deal with these ? [EDIT] The nullity pattern is confirmed: machine-learning cor...