Вопрос или проблема
У меня есть медицинский набор данных, который содержит информацию о матери и плоде во время беременности. В наборе данных есть некоторые пропущенные значения, с которыми я не знаю, как поступить.
Вот короткий пример моего набора данных:
id insulin ultrasound_AC
0 33 2651
1 2743
2 29
Пациенту 0 был назначен инсулин на 33-й неделе беременности, пациенту 2 на 29-й неделе. В то время как пациенту 1 инсулин не назначали, поэтому значение отсутствует. Аналогично, у плода пациента 0 была измерена абдоминальная окружность на УЗИ — 2651, у пациента 1 — 2743, а у пациента 2 отсутствует значение для этого параметра, вероятно, из-за неявки на это УЗИ.
Я задумываюсь, как обработать эти пропущенные значения.
В случае с параметром инсулина ввод пропущенных значений здесь был бы некорректным, так как пациентам с пропущенными значениями инсулин никогда не назначался. Я мог бы использовать SimpleImputer, чтобы заполнить все пропущенные значения нулями, или будет ли это интерпретироваться моделью машинного обучения как если бы пациенту назначили инсулин с начала беременности?
Что касается измерения абдоминальной окружности на УЗИ, я мог бы ввести пропущенные значения с помощью какого-нибудь метода импутации, например, KNN Imputation, но так как данные медицинские, я не уверен, является ли это лучшим методом, поскольку не хочу слишком сильно модифицировать данные.
Пожалуйста, посоветуйте!
В вашем случае пропущенное значение просто означает, что инсулин не был назначен. Чтобы отделить и обработать это, я думаю, мы можем сделать импутацию пропущенных значений нулями. Я не думаю, что с этим возникнет какая-либо проблема. Это сработает для инсулина.
Для УЗИ абдоминальной окружности, я думаю, вы можете сделать две вещи: вы можете использовать KNN для импутации значений.
Ответ или решение
Обработка пропущенных значений в медицинских данных может быть сложной задачей, особенно если неправильно интерпретировать некорректно заполненные данные. Давайте разберемся на примере вашего датасета о материнских и фетальных данных во время беременности.
Анализ проблемы
Вы указали два признака: insulin и ultrasound_AC. Каждый из них требует своего подхода к обработке пропущенных значений в соответствии с их медицинским значением.
1. Признак Insulin
Ситуация: Пропуски в данных этого признака указывают на то, что пациенту действительно не был назначен инсулин. Заполнить эти пропуски нулями — логичное решение, поскольку оно четко передает отсутствие инсулина. Однако, потенциальная опасность заключается в том, что модели машинного обучения могут неверно истолковать 0 как назначенное лечение с самого начала беременности.
Решение: В этом случае более подходящим способом может быть создание бинарной переменной, где 0 указывает на отсутствие инсулина, а 1 — на его назначение. Это поможет модели правильно интерпретировать информацию.
2. Признак Ultrasound_AC
Ситуация: Выпадение данных о фетальном размере может быть связано с различными причинами, такими как пропуск ультразвукового обследования. Такие данные более неустойчивы к модификациям и требуют осторожного подхода, чтобы не исказить медицинские данные.
Решение: Импутация методом KNN (К-ближайших соседей) может быть полезной, так как она учитывает корреляцию между переменными. Однако стоит учесть медицинскую природу данных: рекомендуется применять методику, которая использует только релевантные медицинские параметры. Создание моделей для отдельных групп пациентов с учетом возможных медицинских показателей (например, столкновение данных с аналогичными случаями) может помочь более точно восстановить пропущенные значения.
Вывод
Правильная обработка пропущенных значений — это баланс между сохранением медицинской точности и обеспечением работающей модели машинного обучения. Применение контекстно-обоснованных решений поможет сохранить не только правильную интерпретацию данных, но и достоверность готовой модели. Используйте бинаризацию для инсулина и чуткие методы импутации для параметра ultrasound_AC, основываясь на медицинском и статистическом контексте.
Эти подходы помогут вам справиться с обработкой данных, повышая эффективность и точность вашей аналитической работы в медицинской области.