Понимание импутеров в машинном обучении: типы и соображения

В контексте машинного обучения вменитель — это инструмент или алгоритм, используемый для заполнения пропущенных значений в наборе данных. Отсутствие значений может произойти по разным причинам, например, из-за ошибок ввода данных, неполных данных или неисправностей датчика. Импутеры используются для оценки недостающих значений на основе закономерностей и взаимосвязей, наблюдаемых в доступных данных.

Существует несколько типов импутеров, в том числе:

1. Вменение среднего значения: этот метод заполняет пропущенные значения средним значением наблюдаемых значений для этого признака.
2. Медианное вменение: этот метод заполняет пропущенные значения медианой наблюдаемых значений для этого признака.
3. Вменение регрессии: этот метод использует модель регрессии для прогнозирования недостающих значений на основе взаимосвязей между функциями.
4. Вменение K-ближайших соседей: этот метод находит k наблюдений, наиболее похожих на наблюдение с пропущенными значениями, и использует их значения для заполнения пропущенных.
5. Вменение факторизации матрицы: этот метод разлагает данные на две матрицы меньшей размерности и использует эти матрицы для оценки недостающих значений.
6. Вменение генеративно-состязательной сети (GAN): этот метод использует GAN для генерации синтетических данных, аналогичных исходным данным, а затем использует эти синтетические данные для заполнения пропущенных значений.

Imputers можно использовать как для категориальных, так и для числовых данных, но разные методы могут лучше работать для разных типов данных. Например, вменение регрессии может хорошо работать для числовых данных, тогда как вменение k-ближайших соседей может работать лучше для категориальных данных.

Важно отметить, что вменение не всегда необходимо, и важно тщательно оценить необходимость вменения, прежде чем продолжить. Кроме того, важно учитывать потенциальные ошибки и ограничения метода вменения при интерпретации результатов любого анализа, в котором используются вмененные данные.