Отсутствие данных — очень распространенная проблема в реальных наборах данных, которая может существенно повлиять на точность и надежность ваших моделей машинного обучения. Отсутствие данных может привести к предвзятым, неточным или ненадежным результатам. Причиной отсутствия данных в вашем наборе данных могут быть неполные исследования, неисправности датчиков, человеческие ошибки и многое другое.

Существует несколько решений, с помощью которых вы можете эффективно решить проблему недостающих данных и использовать весь потенциал ваших алгоритмов. В этом блоге я упоминаю о способах обработки недостающих данных.

Отсутствующие решения для обработки данных

1. Способы удаления:

  • Удаление по списку. Этот подход предполагает удаление целых строк с пропущенными значениями. Однако это может привести к существенной потере данных, особенно если отсутствие данных происходит по закономерности. Например, если вы анализируете данные опроса, а люди с определенными характеристиками склонны пропускать вопросы, удаление по списку может привести к потере ценной информации об этой подгруппе.
  • Попарное удаление: Вместо удаления целых строк при попарном удалении выборочно игнорируются пропущенные значения для конкретного анализа. Это сохраняет больше данных для различных целей. Например, если вы изучаете корреляции между переменными, вы можете анализировать пары переменных, не исключая целые случаи из-за отсутствия данных.

2. Методы вменения:

  • Среднее значение, медиана, вменение режима. Замените отсутствующие значения статистическими показателями, такими как среднее значение (среднее значение), медиана (среднее значение) или мода (наиболее распространенное значение) особенность. Однако этот метод может исказить исходное распределение данных. Например, если вы анализируете набор данных о ценах на жилье и используете среднее значение для заполнения недостающих значений для элитного района, вы можете неточно представить истинное распределение цен.
  • Вменение регрессии: прогнозируйте пропущенные значения, используя методы регрессии на основе других переменных. Этот подход может привести к предвзятости, если отношения не будут точно отражены. Представьте, что вы работаете с набором данных о зарплатах сотрудников. Если вы используете регрессию для расчета недостающей зарплаты, точность модели во многом зависит от факторов, которые вы включаете в регрессию.
  • K-Ближайшие соседи…