Förstå imputers i maskininlärning: typer och överväganden

I samband med maskininlärning är en imputer ett verktyg eller en algoritm som används för att fylla i saknade värden i en datauppsättning. Saknade värden kan uppstå på grund av olika orsaker såsom datainmatningsfel, ofullständiga data eller sensorfel. Imputers används för att uppskatta de saknade värdena baserat på mönster och samband som observerats i tillgängliga data.

Det finns flera typer av imputers tillgängliga, inklusive:

1. Medelimputering: Denna metod fyller i saknade värden med medelvärdet av de observerade värdena för den egenskapen.
2. Medianimputation: Denna metod fyller i saknade värden med medianen för de observerade värdena för den egenskapen.
3. Regressionsimputation: Denna metod använder en regressionsmodell för att förutsäga de saknade värdena baserat på sambanden mellan funktioner.
4. K-närmaste grannar imputation: Denna metod hittar de k mest liknande observationerna till den med saknade värden och använder deras värden för att fylla i de saknade.
5. Matrisfaktoriseringstillskrivning: Denna metod bryter ner data i två lägre dimensionella matriser och använder dessa matriser för att uppskatta de saknade värdena.
6. Generative adversarial network (GAN) imputation: Den här metoden använder en GAN för att generera syntetisk data som liknar originaldata, och använder sedan denna syntetiska data för att fylla i de saknade värdena. olika metoder kan fungera bättre för olika typer av data. Till exempel kan regressionstillskrivning fungera bra för numerisk data, medan k-imputering av närmaste grannar kan fungera bättre för kategorisk data.

Det är viktigt att notera att imputering inte alltid är nödvändigt, och det är viktigt att noggrant utvärdera behovet av imputering innan du fortsätter. Dessutom är det viktigt att överväga potentiella fördomar och begränsningar för imputeringsmetoden när man tolkar resultaten av en analys som använder imputerad data.