Last updated on 1 jul 2024

Está atascado con datos que faltan en su análisis de minería de datos. ¿Cómo elegir el método de imputación adecuado?

Con tecnología de la IA y la comunidad de LinkedIn

Navegar por el laberinto de la minería de datos puede ser desalentador, especialmente cuando te encuentras con el problema demasiado común de los datos faltantes. Es fundamental comprender que la calidad de su análisis depende de qué tan bien maneje estas brechas. La imputación, el proceso de reemplazar los datos faltantes con valores sustituidos, puede salvar su conjunto de datos, pero no es una solución única para todos. Su elección del método de imputación debe basarse en la naturaleza de sus datos y en el uso previsto de su análisis.

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Prashant Patil

1 Entendiendo la ausencia

Antes de que pueda abordar de manera efectiva los datos faltantes, debe comprender las razones detrás de ello. Los datos faltantes pueden ocurrir de forma aleatoria, lo que se conoce como falta completamente al azar (MCAR), o tener una ausencia más sistemática, como Missing at Random (ESTROPEAR) o No falta al azar (NMAR). Cada tipo tiene implicaciones para el sesgo y la validez de su análisis. Por ejemplo, si la falta está relacionada con los datos observados (ESTROPEAR), necesitará un método que tenga en cuenta esa relación para evitar resultados sesgados.

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Prashant Patil
Understanding the nature and pattern of missing data is the first step in choosing the right imputation method. Missing data can be classified into three categories: MCAR (Missing Completely at Random), MAR (Missing at Random), and MNAR (Missing Not at Random). Identifying the type of missingness helps in selecting an appropriate imputation method. Use exploratory data analysis techniques to detect patterns and determine the underlying causes of missing data. This understanding is crucial for effective imputation.

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Cevi Herdian

Data Scientist | MLOps | 3x Kaggle Expert
There is some ways to handling missing value, but first things first are understanding why the data is missing and the behavioral things on dataset. We can using MICE if the dataset behavioral is like have same pattern. I thinks deleting all of missing value will miss some of important point, so replace with the pattern will building the pattern more clearly.

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2 Imputación simple

Los métodos de imputación simples son un buen punto de partida para manejar los datos faltantes. Estos incluyen el uso de la media, la mediana o la moda para rellenar los huecos. Aunque estas técnicas son fáciles de implementar, pueden introducir sesgos si se utilizan sin tener en cuenta la distribución o los patrones subyacentes de los datos. Debe optar por la imputación simple cuando los datos que faltan son MCAR y representan una pequeña fracción de su conjunto de datos.

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Prashant Patil
Simple imputation methods, such as mean, median, or mode imputation, can be effective for certain types of missing data. These methods are easy to implement and can work well for data that is MCAR or when the proportion of missing data is low. However, they can introduce bias and reduce variability in the data. Use simple imputation when the simplicity and speed of the method are priorities, and when the impact on analysis results is minimal.

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3 Técnicas Avanzadas

Cuando la simple imputación no es suficiente, las técnicas avanzadas como la imputación múltiple (MI) o k-Vecinos más cercanos (k-NN) puede ser más apropiado. MI crea varios conjuntos de datos imputados, analiza cada uno de ellos y, a continuación, combina los resultados para tener en cuenta la incertidumbre. Por otro lado, k-NN utiliza la similitud entre instancias para imputar valores. Estos métodos exigen más potencia computacional, pero pueden proporcionar resultados más precisos y confiables, especialmente cuando los datos son MAR o NMAR.

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Prashant Patil
Advanced imputation techniques, like k-nearest neighbors (KNN) and multiple imputation, offer more sophisticated solutions for handling missing data. KNN imputation considers the similarity between observations to estimate missing values, while multiple imputation creates several different imputed datasets and combines the results to account for the uncertainty of missing data. These methods are more robust than simple imputation and can handle complex patterns of missingness more effectively.

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4 Métodos basados en modelos

Los métodos basados en modelos para imputar los datos que faltan implican el uso de algoritmos para predecir los valores que faltan en función de los datos observados. Técnicas como la imputación de regresión o modelos de aprendizaje automático como árboles de decisión o redes neuronales pueden ser muy eficaces. Sin embargo, requieren una sólida comprensión de la estructura y las relaciones de los datos, así como un ajuste cuidadoso para evitar el sobreajuste, donde el modelo se adapta demasiado al conjunto de datos específico y es posible que no funcione bien en los datos nuevos.

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5 Validación de imputación

Una vez que haya imputado los datos que faltan, es crucial validar los resultados para asegurarse de que son razonables y mejorar su análisis. La validación cruzada o la división del conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba puede ayudar a evaluar el rendimiento del método de imputación. La validación le ayuda a confirmar que los valores imputados se alinean bien con los datos reales y que el análisis sigue siendo sólido.

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6 Elegir sabiamente

En última instancia, la selección del método de imputación adecuado depende de un equilibrio entre la naturaleza de los datos que faltan y la complejidad de los métodos disponibles. En el caso de conjuntos de datos con una falta mínima, las técnicas sencillas pueden ser suficientes. Sin embargo, para patrones más complejos de datos faltantes, es probable que los métodos avanzados o basados en modelos produzcan mejores resultados. Tenga siempre en cuenta el equilibrio entre la precisión y el coste computacional a la hora de elegir.

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7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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4

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1 Entendiendo la ausencia

2 Imputación simple

3 Técnicas Avanzadas

4 Métodos basados en modelos

5 Validación de imputación

6 Elegir sabiamente

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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1 Entendiendo la ausencia

2 Imputación simple

3 Técnicas Avanzadas

4 Métodos basados en modelos

5 Validación de imputación

6 Elegir sabiamente

7 Esto es lo que hay que tener en cuenta

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