データ補完は、通常はデータセット内の欠損値を埋めるプロセスです。これは、データ分析と機械学習で使用される一般的なデータ クリーニング手法です。データ補完は、欠損値を合理的な推定値で埋めることにより、データをより深く理解するのに役立ちます。
平均値、中央値、最頻値、k 最近傍法、線形回帰など、いくつかの異なるデータ代入手法があります。
平均値補完は、欠損値を既存の値の平均値で埋める簡単な方法です。これは通常、有効な値の平均を計算し、欠損値をその計算で置き換えることによって行われます。
中央値の補完は平均の補完と似ていますが、欠損値を置き換えるために平均の代わりに中央値が使用されます。この場合、既存の値の中央値が決定され、この値が欠損値を埋めるために使用されます。
最頻値補完は、最頻値または最頻値を使用して欠損値を埋める別のデータ補完方法です。
K 近傍 (KNN) は、データ代入でよく使用される機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは、欠損値の k 最近傍を調べ、これらの点の平均を取得して欠損値を置き換えます。
線形回帰は、線形モデルを既存のデータに当てはめることによって機能するもう 1 つのデータ代入手法です。次に、モデル内の係数に基づいて欠損値が予測されます。
データ代入はデータ分析と機械学習における重要なステップであるため、慎重に使用する必要があります。データに適切な代入方法を決定し、データセットの過剰適合や偏りを避けるために注意することが重要です。
