Imputasi data adalah proses mengisi nilai yang hilang, biasanya dalam kumpulan data. Ini adalah teknik pembersihan data yang umum digunakan dalam analisis data dan pembelajaran mesin. Imputasi data dapat membantu menghasilkan pemahaman data yang lebih baik dengan mengisi nilai yang hilang dengan perkiraan yang masuk akal.
Ada beberapa teknik imputasi data yang berbeda, termasuk mean, median, mode, k-nearest neighbours, regresi linier, dan banyak lagi.
Imputasi mean adalah metode sederhana untuk mengisi nilai yang hilang dengan mean atau rata-rata dari nilai yang ada. Hal ini umumnya dilakukan dengan menghitung rata-rata nilai yang valid dan kemudian mengganti nilai yang hilang dengan perhitungan tersebut.
Imputasi median mirip dengan imputasi mean, tetapi median digunakan sebagai ganti mean untuk menggantikan nilai yang hilang. Dalam hal ini ditentukan median dari nilai yang ada dan kemudian nilai tersebut digunakan untuk mengisi nilai yang hilang.
Imputasi mode adalah metode imputasi data yang berbeda di mana mode atau nilai yang paling sering digunakan untuk mengisi nilai yang hilang.
K-nearest neighbours (KNN) merupakan algoritma pembelajaran mesin yang sering digunakan dalam imputasi data. Algoritma ini melihat k tetangga terdekat dengan nilai yang hilang dan kemudian mengambil rata-rata dari titik-titik tersebut untuk menggantikan nilai yang hilang.
Regresi linier adalah teknik imputasi data lain yang bekerja dengan menyesuaikan model linier dengan data yang ada. Nilai yang hilang kemudian diprediksi berdasarkan koefisien dalam model.
Imputasi data merupakan langkah penting dalam analisis data dan pembelajaran mesin dan harus digunakan dengan bijaksana. Penting untuk memutuskan metode imputasi yang tepat untuk data Anda dan berhati-hati untuk menghindari overfitting atau bias pada kumpulan data.
