Veri Kümelerindeki Eksik Verilere İlişkin Atama Yöntemlerini Anlamak

İmputer'lar, bir veri kümesindeki eksik veri değerlerini doldurmak için kullanılan algoritmalar veya istatistiksel modellerdir. Atama işleminin amacı, veri kümesindeki mevcut bilgilere dayanarak eksik değerler hakkında mümkün olan en iyi tahminde bulunmaktır.

Aşağıdakileri de içeren çeşitli atama yöntemleri vardır:

1. Ortalama atama: Bu yöntem, eksik değerleri aynı değişken için gözlemlenen değerlerin ortalamasıyla doldurur.
2. Medyan atama: Bu yöntem, eksik değerleri aynı değişken için gözlemlenen değerlerin medyanı ile doldurur.
3. Regresyon ataması: Bu yöntem, diğer değişkenlerin gözlemlenen değerlerine dayalı olarak eksik değerleri tahmin etmek için bir regresyon modeli kullanır.
4. K-en yakın komşuların belirlenmesi: Bu yöntem, eksik değerleri olan gözlemlere en çok benzeyen k gözlemi bulur ve eksik verileri doldurmak için bunların değerlerini kullanır.
5. Çoklu atama: Bu yöntem, eksik veriler için farklı atfedilen değerlere sahip veri kümesinin birden fazla versiyonunu oluşturur ve atfedilen değerlerdeki belirsizliği hesaba katmak için her sürümü ayrı ayrı analiz eder.
6. Veri büyütme: Bu yöntem, veri kümesinin boyutunu artırmak ve eksik verilerin etkisini azaltmak için gürültü eklemek veya yeni değişkenler oluşturmak gibi mevcut verileri dönüştürerek yeni veriler üretir. ancak atama yönteminin seçimini dikkatli bir şekilde değerlendirmek ve atfedilen verilerin performansının doğru ve güvenilir olduğundan emin olmak için değerlendirilmesi önemlidir.