Κατανόηση μεθόδων καταλογισμού για τα ελλείποντα δεδομένα σε σύνολα δεδομένων

Οι εισαγωγείς είναι αλγόριθμοι ή στατιστικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται για τη συμπλήρωση τιμών δεδομένων που λείπουν σε ένα σύνολο δεδομένων. Ο στόχος του καταλογισμού είναι να κάνει την καλύτερη δυνατή εικασία για τις τιμές που λείπουν, με βάση τις διαθέσιμες πληροφορίες στο σύνολο δεδομένων.

Υπάρχουν διάφοροι τύποι μεθόδων καταλογισμού, όπως:

1. Μέσος καταλογισμός: Αυτή η μέθοδος συμπληρώνει τις τιμές που λείπουν με το μέσο όρο των παρατηρούμενων τιμών για την ίδια μεταβλητή.
2. Μέσος καταλογισμός: Αυτή η μέθοδος συμπληρώνει τις τιμές που λείπουν με τη διάμεσο των παρατηρούμενων τιμών για την ίδια μεταβλητή.
3. Καταλογισμός παλινδρόμησης: Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί ένα μοντέλο παλινδρόμησης για να προβλέψει τις τιμές που λείπουν με βάση τις παρατηρούμενες τιμές άλλων μεταβλητών.
4. Καταλογισμός K-πλησιέστερων γειτόνων: Αυτή η μέθοδος βρίσκει τις k πιο παρόμοιες παρατηρήσεις με αυτήν που λείπουν τιμές και χρησιμοποιεί τις τιμές τους για να συμπληρώσει τα δεδομένα που λείπουν.
5. Πολλαπλός καταλογισμός: Αυτή η μέθοδος δημιουργεί πολλαπλές εκδόσεις του συνόλου δεδομένων με διαφορετικές τεκμαρτές τιμές για τα δεδομένα που λείπουν και αναλύει κάθε έκδοση ξεχωριστά για να λογοδοτήσει την αβεβαιότητα στις τεκμαρτές τιμές.
6. Επαύξηση δεδομένων: Αυτή η μέθοδος δημιουργεί νέα δεδομένα μετασχηματίζοντας τα υπάρχοντα δεδομένα, όπως προσθέτοντας θόρυβο ή δημιουργώντας νέες μεταβλητές, για να αυξηθεί το μέγεθος του συνόλου δεδομένων και να μειωθεί ο αντίκτυπος των δεδομένων που λείπουν. αλλά είναι σημαντικό να εξεταστεί προσεκτικά η επιλογή της μεθόδου καταλογισμού και να αξιολογηθεί η απόδοση των τεκμαρτών δεδομένων για να διασφαλιστεί ότι είναι ακριβή και αξιόπιστα.