Разумевање метода импутације за податке који недостају у скуповима података

Импутери су алгоритми или статистички модели који се користе за попуњавање недостајућих вредности података у скупу података. Циљ импутације је да се направи најбоља могућа претпоставка о вредностима које недостају, на основу доступних информација у скупу података.ӕӕПостоји неколико типова метода импутације, укључујући:ӕӕ1. Импутација средње вредности: Ова метода попуњава вредности које недостају средњом вредношћу посматраних вредности за исту променљиву.ӕ2. Импутација медијане: Ова метода попуњава вредности које недостају са медијаном посматраних вредности за исту променљиву.ӕ3. Импутација регресије: Ова метода користи регресиони модел за предвиђање недостајућих вредности на основу уочених вредности других варијабли.ӕ4. Импутација К-најближих суседа: Овај метод проналази к најсличнијих запажања оном са вредностима које недостају и користи њихове вредности да попуни податке који недостају.ӕ5. Вишеструка импутација: Овај метод креира више верзија скупа података са различитим импутираним вредностима за податке који недостају и анализира сваку верзију посебно да би се узела у обзир несигурност у импутираним вредностима.ӕ6. Повећање података: Овај метод генерише нове податке трансформацијом постојећих података, као што је додавање шума или креирање нових варијабли, да би се повећала величина скупа података и смањио утицај података који недостају.ӕӕИмпутација је корисна техника за решавање проблема који недостају, али је важно пажљиво размотрити избор методе импутације и проценити перформансе импутираних података како би се осигурало да су тачни и поуздани.