Вопрос или проблема
У меня есть набор данных из примерно 5500 наблюдений.
Одна из переменных — Пол, для которой пропущено как минимум 25% наблюдений.
Отказ от пропущенных значений кажется немного грубым, однако я не нашел хорошего способа интерполяции бинарных данных.
Другими переменными в данных являются Страна, Дата рождения и Доход. Ни одна из них не имеет значительной корреляции с Полом.
Какой лучший способ справиться с этими NaN?
Я думал о использовании функции логистической регрессии с Полом как целевой переменной и остальными переменными как предикторами, но я не уверен, является ли это хорошим выбором.
Спасибо.
Ваши варианты:
1.) Удалите признак Пол, как вы и предлагали. (делайте это только если вы уверены, что признак пол не связан с вашей целевой переменной)
2.) Заполните признак наиболее частым значением (что не что иное как режим или константа, используя SimpleImputer).
3.) Попробуйте предсказать пол с помощью модели бинарной классификации, как вы и предлагали.
4.) Доход может быть связан с полом. Используйте его для заполнения значений.
5.) Обучите модель с заполненными значениями пола и другую модель с удалённым признаком пол. Посмотрите, какая даст лучшие результаты.
6.) Закодируйте все NaN в одну категорию (может быть, неизвестно). Теперь у вас есть 3 класса для признака пол. Обучите модель, используя этот признак.
Попробуйте все методы и посмотрите, какой даст вам наилучшие результаты.
Ответ или решение
Когда в наборе данных наблюдается значительное количество пропущенных значений, особенно в категориальной переменной, как это произошло в вашем случае с переменной «Пол», важно учитывать различные подходы для коррекции ситуации. В данном ответе мы рассмотрим несколько стратегий, чтобы эффективно справиться с 25% отсутствующих значений в вашем наборе данных из 5500 наблюдений.
1. Оценка важности переменной
Перед тем как предпринимать какие-либо действия, первым делом необходимо понять, насколько важна переменная «Пол» для вашего анализа или предсказательной модели. Если вы уверены, что «Пол» не имеет значительного влияния на вашу целевую переменную (например, доход), то вполне целесообразно рассмотреть возможность исключения этой переменной из анализа.
2. Импутация наиболее частой величины (модой)
Если переменная «Пол» важна, возможно, одной из наиболее простых стратегий является заполнение пропущенных значений наиболее частой величины. Это можно сделать с использованием метода модальной импутации, который можно реализовать с помощью SimpleImputer из библиотеки sklearn. Данный метод прост, но он может снижать вариативность данных и не учитывает возможные зависимости между переменной и другими переменными.
3. Предсказание значений с помощью логистической регрессии
Одним из ваших предложенных решений является использование логистической регрессии для предсказания значений переменной «Пол» с использованием остальных переменных в качестве предикторов. Это, безусловно, имеет смысл, особенно если вам удастся выявить какие-то скрытые зависимости. Однако важно помнить, что для обучения модели вам понадобится достаточное количество непустых значений переменной «Пол».
4. Учет других переменных
Согласно вашему описанию, переменные такие как «Страна», «Дата рождения» и «Доход» могут иметь косвенное влияние на переменную «Пол». Если данные о доходе могут быть полезны для предсказания гендера, стоит сосредоточиться на анализе взаимозависимостей между этими переменными. Возможно, стоит рассмотреть возможность использования методов машинного обучения, таких как деревья решений или случайный лес, которые способны работать с категориальными переменными и выявлять глубинные зависимости данных.
5. Сравнительный анализ моделей
Еще одним рабочим подходом является создание двух моделей: одна с использованием переменной «Пол» (после импутации или с модальной заменой), а другая с исключением этой переменной. Сравнив результаты, вы сможете определить, какая модель дает лучшие предсказания.
6. Кодирование пропущенных значений как отдельной категории
Как вариант, вы можете рассмотреть возможность кодирования пропущенных значений в отдельную категорию, например, «Неизвестно». Это будет учитывать пропуски как отдельный класс, что может быть полезно в некоторых контекстах. В некоторых случаях это может помочь сохранить информацию о неполных данных, которые все же могут нести значение.
Заключение
Ваша задача состоит в том, чтобы протестировать различные методы и оценить их эффективность в контексте специфики ваших данных и целей анализа. Наиболее целесообразно начать с простых стратегий, таких как импутация модой или классификация с помощью логистической регрессии, и затем по мере получения результатов переходить к более сложным подходам. Каждый метод может иметь свои плюсы и минусы, поэтому не стесняйтесь экспериментировать с различными подходами для достижения наилучшего результата.