Zrozumienie imputerów w uczeniu maszynowym: rodzaje i rozważania

W kontekście uczenia maszynowego imputer to narzędzie lub algorytm używany do uzupełniania brakujących wartości w zbiorze danych. Brakujące wartości mogą wystąpić z różnych powodów, takich jak błędy we wprowadzaniu danych, niekompletne dane lub awaria czujnika. Imputery służą do szacowania brakujących wartości w oparciu o wzorce i zależności zaobserwowane w dostępnych danych.

Dostępnych jest kilka typów imputerów, w tym:

1. Przypisanie średniej: Ta metoda uzupełnia brakujące wartości średnią wartości zaobserwowanych dla tej cechy.
2. Imputacja mediany: Ta metoda uzupełnia brakujące wartości medianą wartości zaobserwowanych dla tej cechy.
3. Imputacja regresyjna: Ta metoda wykorzystuje model regresji do przewidywania brakujących wartości na podstawie relacji między cechami.
4. Imputacja K-najbliższych sąsiadów: Metoda ta znajduje k obserwacji najbardziej podobnych do tej z brakującymi wartościami i wykorzystuje ich wartości do uzupełnienia brakujących wartości.
5. Przypisywanie faktoryzacji macierzy: Metoda ta rozkłada dane na dwie macierze o niższych wymiarach i wykorzystuje te macierze do oszacowania brakujących wartości.
6. Generacyjna imputacja sieci kontradyktoryjnej (GAN): metoda ta wykorzystuje sieć GAN do generowania danych syntetycznych podobnych do danych oryginalnych, a następnie wykorzystuje te dane syntetyczne do uzupełnienia brakujących wartości.

Imputerów można używać zarówno do danych kategorycznych, jak i liczbowych, ale różne metody mogą działać lepiej w przypadku różnych typów danych. Na przykład, imputacja regresyjna może dobrze działać w przypadku danych liczbowych, podczas gdy imputacja k-najbliższych sąsiadów może działać lepiej w przypadku danych kategorycznych.…. Należy zauważyć, że imputacja nie zawsze jest konieczna i ważne jest, aby dokładnie ocenić potrzebę imputacji przed kontynuowaniem. Ponadto podczas interpretacji wyników dowolnej analizy wykorzystującej dane imputowane należy wziąć pod uwagę potencjalne błędy systematyczne i ograniczenia metody imputacji.