Понимание методов вменения отсутствующих данных в наборах данных

Импутеры — это алгоритмы или статистические модели, которые используются для заполнения недостающих значений данных в наборе данных. Цель вменения — сделать максимально возможное предположение о недостающих значениях на основе доступной информации в наборе данных.

Существует несколько типов методов вменения, в том числе:

1. Вменение среднего значения: этот метод заполняет пропущенные значения средним значением наблюдаемых значений для той же переменной.
2. Медианное вменение: этот метод заполняет пропущенные значения медианой наблюдаемых значений для той же переменной.
3. Вменение регрессии: этот метод использует модель регрессии для прогнозирования недостающих значений на основе наблюдаемых значений других переменных.
4. Вменение K-ближайших соседей: этот метод находит k наблюдений, наиболее похожих на наблюдение с пропущенными значениями, и использует их значения для заполнения недостающих данных.
5. Множественное вменение: этот метод создает несколько версий набора данных с разными вмененными значениями для недостающих данных и анализирует каждую версию отдельно, чтобы учесть неопределенность в вмененных значениях.
6. Увеличение данных: этот метод генерирует новые данные путем преобразования существующих данных, например, путем добавления шума или создания новых переменных, чтобы увеличить размер набора данных и уменьшить влияние отсутствующих данных. однако важно тщательно обдумать выбор метода вменения и оценить эффективность вмененных данных, чтобы убедиться в их точности и надежности.