데이터세트의 누락된 데이터에 대한 대치 방법 이해

입력자는 데이터 세트에서 누락된 데이터 값을 채우는 데 사용되는 알고리즘 또는 통계 모델입니다. 대치의 목표는 데이터 세트에서 사용 가능한 정보를 기반으로 누락된 값에 대해 가능한 최선의 추측을 하는 것입니다.

대치 방법에는 다음을 포함하는 여러 유형이 있습니다.

1. 평균 대체: 이 방법은 동일한 변수에 대해 관측된 값의 평균으로 결측값을 채웁니다.
2. 중앙값 대치: 이 방법은 동일한 변수에 대해 관측된 값의 중앙값으로 결측값을 채웁니다.
3. 회귀 대치: 이 방법은 회귀 모델을 사용하여 다른 변수의 관측 값을 기반으로 누락된 값을 예측합니다.
4. K-최근접 이웃 대치: 이 방법은 누락된 값이 있는 관찰과 가장 유사한 k개의 관찰을 찾고 해당 값을 사용하여 누락된 데이터를 채웁니다.
5. 다중 대치: 이 방법은 누락된 데이터에 대해 서로 다른 귀속 값을 사용하여 여러 버전의 데이터 세트를 생성하고 귀속 값의 불확실성을 설명하기 위해 각 버전을 별도로 분석합니다.
6. 데이터 증대: 이 방법은 노이즈를 추가하거나 새 변수를 생성하는 등 기존 데이터를 변환하여 데이터 세트의 크기를 늘리고 누락된 데이터의 영향을 줄이는 방식으로 새 데이터를 생성합니다. 대치(Imputation)는 누락된 데이터를 처리하는 데 유용한 기술입니다. 그러나 대치 방법의 선택을 신중하게 고려하고 대치된 데이터의 성능을 평가하여 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.