Imputer beim maschinellen Lernen verstehen: Typen und Überlegungen

Im Kontext des maschinellen Lernens ist ein Imputer ein Werkzeug oder Algorithmus, mit dem fehlende Werte in einem Datensatz ergänzt werden. Fehlende Werte können aus verschiedenen Gründen auftreten, beispielsweise durch Dateneingabefehler, unvollständige Daten oder Fehlfunktionen des Sensors. Imputer werden verwendet, um die fehlenden Werte auf der Grundlage der in den verfügbaren Daten beobachteten Muster und Beziehungen zu schätzen.

Es stehen verschiedene Arten von Imputern zur Verfügung, darunter:

1. Mittelwertimputation: Diese Methode ergänzt fehlende Werte mit dem Mittelwert der beobachteten Werte für dieses Merkmal.
2. Median-Imputation: Diese Methode ergänzt fehlende Werte mit dem Median der beobachteten Werte für dieses Merkmal.
3. Regressionsimputation: Diese Methode verwendet ein Regressionsmodell, um die fehlenden Werte basierend auf den Beziehungen zwischen Merkmalen vorherzusagen.
4. K-nächste-Nachbarn-Imputation: Diese Methode findet die k Beobachtungen, die denen mit fehlenden Werten am ähnlichsten sind, und verwendet ihre Werte, um die fehlenden auszufüllen.
5. Imputation der Matrixfaktorisierung: Diese Methode zerlegt die Daten in zwei niedrigerdimensionale Matrizen und verwendet diese Matrizen, um die fehlenden Werte zu schätzen.
6. Generative Adversarial Network (GAN)-Imputation: Diese Methode verwendet ein GAN, um synthetische Daten zu generieren, die den Originaldaten ähneln, und verwendet diese synthetischen Daten dann, um die fehlenden Werte zu ergänzen.

Imputer können sowohl für kategoriale als auch für numerische Daten verwendet werden, aber Verschiedene Methoden funktionieren möglicherweise besser für verschiedene Datentypen. Beispielsweise funktioniert die Regressionsimputation möglicherweise gut für numerische Daten, während die Imputation der k-nächsten Nachbarn möglicherweise besser für kategoriale Daten funktioniert. Darüber hinaus ist es wichtig, die potenziellen Verzerrungen und Einschränkungen der Imputationsmethode zu berücksichtigen, wenn die Ergebnisse einer Analyse interpretiert werden, die imputierte Daten verwendet.