Porozumění imputerům ve strojovém učení: typy a úvahy

V kontextu strojového učení je imputer nástroj nebo algoritmus používaný k doplnění chybějících hodnot v datové sadě. Chybějící hodnoty mohou nastat z různých důvodů, jako jsou chyby při zadávání dat, neúplná data nebo poruchy senzoru. Imputery se používají k odhadu chybějících hodnot na základě vzorců a vztahů pozorovaných v dostupných datech.……Existuje několik typů imputerů, včetně:… Střední imputace: Tato metoda doplní chybějící hodnoty průměrem pozorovaných hodnot pro daný prvek.
2. Medián imputace: Tato metoda doplní chybějící hodnoty mediánem pozorovaných hodnot pro daný prvek.
3. Regresní imputace: Tato metoda používá regresní model k předpovědi chybějících hodnot na základě vztahů mezi prvky.
4. Imputace K-nejbližších sousedů: Tato metoda najde k nejpodobnějších pozorování tomu s chybějícími hodnotami a použije jejich hodnoty k doplnění chybějících.
5. Imputace maticové faktorizace: Tato metoda rozloží data na dvě matice nižší dimenze a použije tyto matice k odhadu chybějících hodnot.
6. Imputace generativní adversariální sítě (GAN): Tato metoda využívá GAN ke generování syntetických dat, která jsou podobná původním datům, a poté tato syntetická data používá k doplnění chybějících hodnot.

Imputery lze použít pro kategorická i numerická data, ale různé metody mohou fungovat lépe pro různé typy dat. Například regresní imputace může fungovat dobře pro numerická data, zatímco imputace k-nejbližších sousedů může fungovat lépe pro kategorická data.…Je důležité si uvědomit, že imputace není vždy nutná a je důležité pečlivě vyhodnotit potřebu imputace, než budete pokračovat. Navíc je důležité vzít v úvahu potenciální zkreslení a omezení imputační metody při interpretaci výsledků jakékoli analýzy, která používá imputovaná data.