ทำความเข้าใจวิธีการใส่ข้อมูลสำหรับข้อมูลที่ขาดหายไปในชุดข้อมูล
ตัวนำเข้าคืออัลกอริธึมหรือแบบจำลองทางสถิติที่ใช้ในการเติมค่าข้อมูลที่ขาดหายไปในชุดข้อมูล เป้าหมายของการใส่ความคือการคาดเดาค่าที่หายไปให้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ โดยอิงจากข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูล
มีวิธีใส่ร้ายหลายประเภท รวมถึง:
1 การใส่ค่าเฉลี่ย: วิธีการนี้จะเติมค่าที่หายไปด้วยค่าเฉลี่ยของค่าที่สังเกตได้สำหรับตัวแปรเดียวกัน
2 การใส่ค่ามัธยฐาน: วิธีการนี้จะเติมค่าที่หายไปด้วยค่ามัธยฐานของค่าที่สังเกตได้สำหรับตัวแปรเดียวกัน
3 การใส่ค่าการถดถอย: วิธีการนี้ใช้แบบจำลองการถดถอยเพื่อทำนายค่าที่หายไปตามค่าที่สังเกตได้ของตัวแปรอื่นๆ
4 การใส่ค่าเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K: วิธีการนี้จะค้นหา k การสังเกตที่คล้ายกันมากที่สุดกับค่าที่หายไป และใช้ค่าของมันเพื่อเติมข้อมูลที่ขาดหายไป
5 การใส่ข้อมูลหลายรายการ: วิธีการนี้จะสร้างชุดข้อมูลหลายเวอร์ชันโดยมีค่าที่ใส่ไว้ที่แตกต่างกันสำหรับข้อมูลที่ขาดหายไป และวิเคราะห์แต่ละเวอร์ชันแยกกันเพื่อพิจารณาถึงความไม่แน่นอนในค่าที่ใส่เข้าไป
6 การเพิ่มข้อมูล: วิธีการนี้จะสร้างข้อมูลใหม่โดยการแปลงข้อมูลที่มีอยู่ เช่น โดยการเพิ่มสัญญาณรบกวนหรือการสร้างตัวแปรใหม่ เพื่อเพิ่มขนาดของชุดข้อมูลและลดผลกระทบของข้อมูลที่ขาดหายไป การใส่ข้อมูลเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์ในการจัดการกับข้อมูลที่ขาดหายไป แต่สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาการเลือกวิธีการใส่ข้อมูลอย่างรอบคอบ และประเมินประสิทธิภาพของข้อมูลที่ใส่เข้าไปเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องและเชื่อถือได้
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
