Memahami Kaedah Imputasi untuk Data Hilang dalam Set Data

Imput ialah algoritma atau model statistik yang digunakan untuk mengisi nilai data yang hilang dalam set data. Matlamat imputasi adalah untuk membuat tekaan terbaik tentang nilai yang hilang, berdasarkan maklumat yang tersedia dalam dataset.

Terdapat beberapa jenis kaedah imputasi, termasuk:

1. Imputasi min: Kaedah ini mengisi nilai yang hilang dengan min nilai yang diperhatikan untuk pembolehubah yang sama.
2. Imputasi median: Kaedah ini mengisi nilai yang hilang dengan median nilai yang diperhatikan untuk pembolehubah yang sama.
3. Imputasi regresi: Kaedah ini menggunakan model regresi untuk meramalkan nilai yang hilang berdasarkan nilai yang diperhatikan pembolehubah lain.
4. Imputasi jiran terdekat K: Kaedah ini mencari k pemerhatian yang paling serupa dengan pemerhatian yang tiada nilai, dan menggunakan nilainya untuk mengisi data yang hilang.
5. Berbilang imputasi: Kaedah ini mencipta berbilang versi set data dengan nilai imputasi yang berbeza untuk data yang hilang dan menganalisis setiap versi secara berasingan untuk mengambil kira ketidakpastian dalam nilai imputasi.
6. Pembesaran data: Kaedah ini menjana data baharu dengan mengubah data sedia ada, seperti dengan menambah hingar atau mencipta pembolehubah baharu, untuk meningkatkan saiz set data dan mengurangkan kesan kehilangan data.

Imputasi ialah teknik yang berguna untuk menangani data yang hilang, tetapi adalah penting untuk mempertimbangkan dengan teliti pilihan kaedah imputasi dan menilai prestasi data yang diimput untuk memastikan ia adalah tepat dan boleh dipercayai.