機械学習におけるインピュータの理解: 種類と考慮事項
機械学習のコンテキストでは、インピューターは、データセット内の欠損値を埋めるために使用されるツールまたはアルゴリズムです。値の欠落は、データ入力エラー、不完全なデータ、センサーの故障など、さまざまな理由で発生する可能性があります。インピューターは、利用可能なデータで観察されたパターンと関係に基づいて欠損値を推定するために使用されます。利用可能なインピューターには、次のようないくつかのタイプがあります。平均補完: この方法では、欠損値をその特徴の観測値の平均で埋めます。中央値補完: この方法では、欠損値がその特徴の観測値の中央値で埋められます。
3。回帰代入: この方法では、回帰モデルを使用して、特徴間の関係に基づいて欠損値を予測します。 K 最近傍補完: この方法では、欠損値を持つ観測値に最も類似した k 個の観測値を見つけ、その値を使用して欠損値を埋めます。行列因数分解の代入: この方法では、データを 2 つの低次元行列に分解し、これらの行列を使用して欠損値を推定します。 Generative Adversarial Network (GAN) 代入: この方法では、GAN を使用して元のデータに類似した合成データを生成し、この合成データを使用して欠損値を埋めます。
Imputers はカテゴリ データと数値データの両方に使用できますが、データの種類によっては、異なる方法がより適切に機能する場合があります。たとえば、回帰代入は数値データに適している可能性がありますが、k 最近傍代入はカテゴリ データに適している可能性があります。
代入は必ずしも必要ではないことに注意することが重要であり、続行する前に代入の必要性を慎重に評価することが重要です。さらに、代入データを使用した分析の結果を解釈するときは、代入手法の潜在的なバイアスと制限を考慮することが重要です。
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