Umgang mit unvollständigen Daten im Data Mining. Können Sie noch eine genaue Vorhersagemodellierung erreichen?

1 Lücken verstehen

Um unvollständige Daten zu beheben, müssen Sie zunächst die Art des Fehlens verstehen. Daten können völlig zufällig fehlen (MCAR), zufällig vermisst (VERDERBEN)oder fehlt nicht zufällig (MNAR). MCAR bedeutet, dass das Fehlen keine Beziehung zu irgendwelchen Werten hat, beobachtet oder fehlend. MAR tritt auf, wenn das Fehlen mit beobachteten Daten zusammenhängt, aber nicht mit den fehlenden Daten selbst. MNAR ist, wenn das Fehlen mit dem fehlenden Wert zusammenhängt. Das Erkennen dieser Muster ist von entscheidender Bedeutung, da es die Wahl der Strategie für den Umgang mit den fehlenden Daten beeinflusst und die Robustheit Ihrer Vorhersagemodelle sicherstellt.

2 Imputationsmethoden

Ein gängiger Ansatz für den Umgang mit unvollständigen Daten ist die Imputation, bei der Sie fehlende Werte auf der Grundlage verfügbarer Informationen ergänzen. Einfache Imputationsmethoden umfassen die Verwendung von Mittelwert, Median oder Modus, die schnell sind, aber zu Verzerrungen führen können, wenn die Daten nicht MCAR sind. Ausgefeiltere Techniken wie k-nächste Nachbarn (KNN) Imputation oder multiple Imputation können bessere Ergebnisse liefern, indem Muster in den Daten berücksichtigt werden. Bei der Mehrfachimputation werden beispielsweise mehrere vollständige Datensätze erstellt, jeder analysiert und dann die Ergebnisse kombiniert, um die Unsicherheit in Bezug auf die fehlenden Werte zu berücksichtigen.

3 Datenerweiterung

Die Datenerweiterung ist eine weitere Strategie, mit der Sie Ihren Datensatz verbessern können, indem zusätzliche Datenpunkte generiert werden. Dies kann besonders nützlich sein, wenn es um MNAR-Daten geht, bei denen die herkömmliche Imputation möglicherweise nicht effektiv ist. Techniken wie synthetische Minderheits-Oversampling-Technik (SCHLUG) Erstellen Sie synthetische Stichproben aus der Minderheitenklasse in Klassifizierungsproblemen, um Ungleichgewichte zu beheben, die die Vorhersagemodellierung verzerren könnten. Die Datenerweiterung kann zwar nicht direkt fehlende Werte ausfüllen, aber dazu beitragen, die Auswirkungen unvollständiger Daten zu mildern, indem die zugrunde liegenden Muster in Ihrem Datensatz gestärkt werden.

4 Algorithmus-Auswahl

Die Wahl des richtigen Algorithmus ist entscheidend, wenn Sie mit unvollständigen Daten arbeiten. Einige Algorithmen, wie Entscheidungsbäume und Random Forests, können von Natur aus mit fehlenden Werten umgehen. Andere, wie Support Vector Maschinen (SVM) und neuronale Netze erfordern vollständige Datensätze, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Wenn Sie mit unvollständigen Daten konfrontiert sind, sollten Sie in Betracht ziehen, Algorithmen zu verwenden, die nachsichtiger sind oder Unsicherheiten in ihren Modellierungsprozess einbeziehen können, was trotz der fehlenden Informationen zu genaueren Vorhersagen führen kann.

6 Modell-Evaluierung

Schließlich ist es wichtig, die Leistung Ihres Modells beim Umgang mit unvollständigen Daten zu bewerten. Verwenden Sie Metriken, die für den jeweiligen Typ der Vorhersagemodellierungsaufgabe geeignet sind, z. B. Genauigkeit, Genauigkeit, Abruf oder F1-Bewertung für Klassifizierungsprobleme und mittlerer quadratischer Fehler oder mittlerer absoluter Fehler für Regressionsprobleme. Es ist auch wichtig, eine Kreuzvalidierung durchzuführen , um sicherzustellen, dass Ihr Modell robust ist und nicht an das unvollständige Dataset angepasst wird. Dies hilft dabei, die wahre Vorhersagekraft Ihres Modells zu bewerten und zuverlässige Entscheidungen auf der Grundlage seiner Ergebnisse zu treffen.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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