データセット内の欠損データの代入方法を理解する

インピューターは、データセット内の欠落したデータ値を埋めるために使用されるアルゴリズムまたは統計モデルです。代入の目的は、データセット内の利用可能な情報に基づいて、欠損値について可能な限り最善の推測を行うことです。代入方法には、次のようないくつかの種類があります。平均補完: この方法は、同じ変数の観測値の平均で欠損値を埋めます。
2。中央値補完: この方法は、同じ変数の観測値の中央値で欠損値を埋めます。回帰代入: この方法では、回帰モデルを使用して、他の変数の観測値に基づいて欠損値を予測します。4. K 最近傍補完: この方法では、欠損値を持つ観測値に最も類似した k 個の観測値を見つけ、それらの値を使用して欠損データを埋めます。多重代入: この方法では、欠損データの異なる代入値を持つデータセットの複数のバージョンを作成し、各バージョンを個別に分析して代入値の不確実性を考慮します。データ拡張: この方法では、ノイズの追加や新しい変数の作成など、既存のデータを変換して新しいデータを生成し、データセットのサイズを増やし、欠落データの影響を軽減します。ただし、代入方法の選択を慎重に検討し、代入データのパフォーマンスを評価して、データが正確で信頼できるものであることを確認することが重要です。