Вопрос или проблема
У меня есть набор данных под названием full_weather.csv с различными признаками. Я удалил некоторые столбцы, которые не коррелируют с прогнозированием ветра, и я нашел много NaN (нулевых значений в некоторых столбцах). Имеет ли смысл использовать KNN-импутацию для обработки этих отсутствующих непрерывных значений?
Я уже пробовал методы, такие как среднее, но среднеквадратичная ошибка показывает значительное значение, которое меня не устраивает.
Я выбираю KNN-импутацию, но код выполняется слишком долго.
# Импутация с использованием метода K-ближайших соседей
df_knn = df.copy(deep=True)
knn_imputer = KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform")
print("Загрузка...")
df_knn['temperature'] = knn_imputer.fit_transform(df_knn[['temperature']])
print(df_knn['temperature'].isnull().sum())
Вывод команды print не отображается. Я пропустил какие-либо части импутации?
Ответ или решение
Использование метода KNN для имputation пропущенных значений в наборах данных по прогнозированию ветра может быть разумным решением, учитывая особенности вашего проекта и различные аспекты процесса иммутации. Рассмотрим все важные моменты для принятия информированного решения.
Почему KNN-Импутация?
-
Характер данных: Метод K-ближайших соседей (KNN) хорошо подходит для работы с непрерывными переменными и позволяет учитывать расстояние между наблюдениями, что делает его хорошим выбором для погодных данных. Способность KNN использовать информацию из других переменных для оценки пропущенных значений может помочь сохранить закономерности в данных, которые обычно доступны в метеорологических наборах.
-
Предыдущие попытки: Вы упомянули, что простые методы, такие как среднее значение, показали высокий MSE (среднеквадратическую ошибку). KNN, в отличие от этих базовых подходов, учитывает контекст данных, а не просто усредняет значения, что может привести к более точным предсказаниям.
Возможные проблемы с производительностью
Вы отметили, что код работает медленно. Это может быть связано с несколькими факторами:
-
Размер данных: Если ваш набор данных большой, выполнение KNN-импутации может занять значительное время, так как он требует вычисления расстояний между все парами точек. Возможно, стоит уменьшить размер данных, если это приемлемо, или использовать более мощные методы вычислений, такие как использование GPU или параллельные вычисления.
-
Количество соседей: Оптимальное значение
n_neighborsтакже может повлиять на скорость. Если значение больше, чем необходимо, это может требовать больше вычислений. Попробуйте уменьшить его значение, чтобы проверить, окажет ли это влияние на производительность без значительной потери точности.
Исправления в коде
Проблема с выводом при использовании KNN может быть связана с тем, что вы не применяете imputer ко всем столбцам, где есть пропуски:
from sklearn.impute import KNNImputer
import pandas as pd
# Загрузка данных
df_knn = df.copy(deep=True)
# Инициализация KNN импатера
knn_imputer = KNNImputer(n_neighbors=2, weights="uniform")
print("Загрузка...")
# Импутация значений для всех столбцов с NaN
df_knn_imputed = pd.DataFrame(knn_imputer.fit_transform(df_knn), columns=df_knn.columns)
# Проверка на пропуски
print(df_knn_imputed.isnull().sum())Заключение
Использование KNN-импутации является обоснованным подходом для обработки пропущенных значений в вашем наборе данных по прогнозированию ветра. Учтите имеющиеся недостатки, такие как возможная высокая вычислительная нагрузка, и оптимизированный выбор гиперпараметров, чтобы сделать процесс более эффективным. Постоянно экспериментируя с различными методами и исходными значениями, вы можете улучшить эффективность и точность ваших прогнозов.