Как сгенерировать недостающие значения для категориальных атрибутов в наборе данных?

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Генерация пропущенных значений для категориальных признаков в наборе данных является задачей, требующей тщательного анализа и применения методов, соответствующих выбранным предположениям о механизмах пропусков данных. В вашем случае, когда вы работаете с такими наборами данных, как Adult, Titanic и Compass Recidivism, важно понимать, как лучше всего моделировать пропущенные значения для различных условий.

Общие подходы к генерации пропущенных значений:

1. Создание нового значения (категории):
   Одним из простейших способов заполнения пропущенных значений для категориальных признаков является создание новой категории, например, "Неизвестно". Это простое решение позволяет сохранить информацию о пропусках, однако может исказить распределение данных.

2. Механизм MCAR (Пропуски совершенно случайные):

   • Для механизма MCAR выберите случайный процент значений из вашей категориальной переменной и замените их на пропуски. Это можно сделать с помощью случайной выборки.

3. Механизм MAR (Пропуски случайные при условии наблюдаемых данных):

   • При использовании этого метода можно использовать данные других переменных, чтобы определить вероятность того, что значение будет пропущено. Один из подходов заключается в том, чтобы использовать алгоритмы классификации (например, логистическая регрессия или деревья решений), которые используют другие наблюдаемые признаки для предсказания наиболее вероятного значения пропущенного категориального атрибута.

4. Механизм MNAR (Пропуски не случайные при условии наблюдаемых данных):

   • Для ситуации MNAR необходимо знать, каким образом "пропуски" связаны с самими значениями (напр., если мужчины чаще пропускают данные о себе в определенных опросах). Этот случай более сложен, потому что он подразумевает наличие информации, по которой можно обосновать, почему данные пропущены. Возможные стратегии включают:
     • Имитация основанная на знании предметной области: Используйте экспертное мнение или дополнительные данные для обоснования того, как могут быть пропущены значения.
     • Объединение с другими источниками данных: Используйте дополнительные наборы данных для связывания информации.

Практические шаги:

1. Анализ данных:

   • Ознакомьтесь с вашими данными (построение частотных таблиц, визуализация), чтобы понять распределение и зависимости между переменными.

2. Выбор метода:

   • В зависимости от механизма пропусков (MCAR, MAR, MNAR) выберите подходящие методы заполнения пропусков.

3. Кодирование:

   • Если вы решили создать новую категорию, используйте кодирование для корректного представления этой информации в дальнейшем анализе.

4. Валидация:

   • После генерации пропущенных значений проверьте, сохраняются ли в данных ожидаемые характеристики и закономерности.

5. Документация:

   • Полностью задокументируйте выбранные методы и почему они были выбраны, чтобы другие исследователи могли легко понять ваши шаги.

Следуя этим шагам, вы сможете более эффективно генерировать пропущенные значения для категориальных признаков в ваших наборах данных. Если возникнут дополнительные вопросы или потребуется более детальное объяснение по конкретным методам, не стесняйтесь обращаться за помощью!