Die Behandlung fehlender Werte ist ein wesentlicher Schritt in der Datenvorverarbeitung vor der Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Hier sind einige gängige Ansätze zum Umgang mit fehlenden Werten in einem Datensatz:
Fehlende Werte löschen: Bei diesem Ansatz entfernen Sie einfach Zeilen oder Spalten, die fehlende Werte enthalten. Wenn die fehlenden Werte im Vergleich zum Gesamtdatensatz relativ gering sind, kann diese Methode effektiv sein. Seien Sie jedoch vorsichtig, da dies zum Verlust wertvoller Informationen führen kann, wenn die fehlenden Werte erheblich sind.
Imputation mit konstantem Wert: Fehlende Werte können durch einen konstanten Wert wie 0 oder -1 ersetzt werden. Dieser Ansatz geht davon aus, dass fehlende Werte eine bestimmte Bedeutung haben und durch eine bestimmte Konstante dargestellt werden können.
Imputation mit dem Mittelwert oder Median: Fehlende Werte können mit dem Mittelwert oder Medianwert des entsprechenden Merkmals aufgefüllt werden. Bei dieser Methode wird davon ausgegangen, dass die fehlenden Werte zufällig fehlen und die Gesamtverteilung des Merkmals relativ unverändert bleibt. Der Mittelwert reagiert empfindlich auf Ausreißer, daher ist der Median in solchen Fällen eine robustere Choice.
Imputation mit dem Modus: Bei kategorialen Options können Sie fehlende Werte durch den Modus (häufigsten Wert) des Options ersetzen. Dieser Ansatz eignet sich für den Umgang mit kategorialen Daten.
Prädiktive Imputation: Fehlende Werte können mithilfe von Vorhersagemodellen unterstellt werden, um die fehlenden Werte auf der Grundlage anderer verfügbarer Merkmale zu schätzen. Dieser Ansatz kann genauer sein, erfordert jedoch die Erstellung eines Modells, um die fehlenden Werte vorherzusagen.
Erstellen einer Indikatorvariablen: In manchen Fällen kann es aufschlussreich sein, eine binäre Indikatorvariable zu erstellen, die anzeigt, ob ein Wert fehlt oder nicht. Dadurch kann das Fehlen als separate Kategorie behandelt und als Merkmal im Modell verwendet werden.
Die Wahl der Methode hängt von der Artwork des Datensatzes, der Menge der fehlenden Daten und den spezifischen Anforderungen des Issues ab. Es ist wichtig, die Auswirkungen jeder Methode sorgfältig abzuwägen und die Auswirkungen auf die Analyse oder die Modellleistung abzuschätzen. Darüber hinaus wird empfohlen, die gewählte Imputationsmethode zu validieren, indem ihre Auswirkungen auf die nachgelagerte Analyse oder die Leistung des Modells bewertet werden.
