Вопрос или проблема
У меня есть обучающий набор данных, где нам необходимо предсказать “Результат” на основе признаков “A”, “B”, “C” и “D” с использованием машинного обучения. Для нескольких строк “Результат” пуст (7/19612).
Хотя для других признаков я заполнил значения NaN их средним значением, я не понимаю, следует ли делать то же самое с колонкой результата. Будет ли лучше полностью удалить строки вместо этого?
Нет правильного способа, так как работа с значениями nan зависит от набора данных. Но я бы предложил, вместо одиночной импутации, сделать множественную импутацию с помощью IterativeImputer в sklearn.
Поскольку очень мало целевых переменных отсутствует, это не окажет значительного влияния, если только задача не чувствительна к обнаружению выбросов, например, при выявлении мошенничества.
Смотрите Итеративная импутация
Ответ или решение
При работе с отсутствующими значениями (NaN) в столбце "Результат" вашей обучающей выборки, важно тщательно продумать, какой подход вы будете использовать. Давайте рассмотрим ключевые аспекты этого вопроса.
Определение проблемы
Ваша задача заключается в предсказании значения столбца "Результат" на основе признаков "A", "B", "C" и "D". Вы указали, что в 7 из 19612 строк "Результат" отсутствует. Таким образом, отсутствие значений минимально, и данную проблему следует рассматривать с учетом контекста вашей задачи.
Варианты заполнения NaN в "Результате"
-
Заполнение средним значением:
Заполнение отсутствующих значений средним значением "Результата" может быть неуместным, так как это приведет к потере информации о распределении целевой переменной. Среднее значение может не отражать истинное значение для этих строк, что может негативно сказаться на модели. -
Удаление строк:
Учитывая, что количество строк с отсутствующими значениями составляет всего 7 из 19612, это менее 0,04% данных. Удаление этих строк, особенно если они не являются критическими, может быть разумным шагом. Это не повлияет на целостность данных, и ваша модель будет обучаться на более качественном наборе данных. -
Множественная имputation:
Множественная имputation, такая как методIterativeImputerиз библиотеки Scikit-learn, может оказаться хорошим вариантом, когда отсутствует значительный объем данных, или когда у вас есть мощные модели, которые могут учитывать зависимости между переменными. Но в вашем случае, когда отсутствует всего 7 значений, использование этого подхода может быть излишним.
Рекомендации
-
Удаление строк: На основании ваших данных, рекомендуется удалить строки с пропущенными значениями в столбце "Результат". Это просто и эффективно, учитывая минимальный объем недостающих данных.
-
Проверка на важность модели: Если вы хотите удостовериться, что удаление строк не повлияет на итоговую модель, вы можете провести тестирование с использованием кросс-валидации на данных с удаленными NaN и сравнить результаты с теми, где данные были заполнены.
-
Анализ влияния: Если это возможно, выполните анализ влияния пропусков на качество модели. Это позволит вам более уверенно принимать решения в будущем.
Заключение
Ваша задача требует тщательного подхода к обработке пропущенных значений. Учитывая, что вы имеете дело с минимальным количеством отсутствующих значений в столбце "Результат", удаление строк будет наиболее рациональным решением. Оно позволит избежать искажения данных и повысит качество модели.
Помните, что каждая ситуация уникальна, и выбор метода следует адаптировать в зависимости от конкретных требований и контекста вашей задачи.