Was bedeutet "Imputationstechniken"?
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Imputationstechniken sind Methoden, um fehlende Daten in Datensätzen zu ergänzen. Fehlende Daten können ein häufiges Problem sein, besonders in Bereichen wie Gesundheitswesen, wo es oft schwierig ist, vollständige Informationen zu sammeln. Datensätze mit fehlenden Werten können es maschinellen Lernmodellen schwer machen, gut zu funktionieren.
Häufige Imputationstechniken
Mittelwert-Imputation: Bei dieser Methode werden fehlende Werte durch den Durchschnitt der verfügbaren Werte in diesem Datensatz ersetzt.
Median-Imputation: Statt des Durchschnitts wird hier der Median der verfügbaren Daten verwendet, um die Lücken zu füllen.
Letzte Beobachtung vorwärts getragen (LOCF): Diese Technik füllt fehlende Werte mit dem letzten bekannten Wert auf.
K-Nearest Neighbor (KNN) Imputation: Diese Methode sucht nach ähnlichen Datenpunkten in der Nähe des fehlenden Wertes und nutzt deren Werte, um zu schätzen, was der fehlende Wert sein sollte.
Interpolations-Imputation: Diese Technik schätzt fehlende Werte, indem sie sich die Punkte vor und nach den fehlenden Daten anschaut.
Missforest-Imputation: Das ist eine fortgeschrittenere Technik, die auf Random Forests, einem Typ von Machine Learning-Modell, basiert, um fehlende Werte basierend auf verfügbaren Daten vorherzusagen.
Multiple Imputation durch verkettete Gleichungen (MICE): Diese Methode erstellt mehrere Schätzungen für die fehlenden Werte und kombiniert Informationen aus verschiedenen Teilen des Datensatzes.
Bedeutung der Imputation
Imputation ist wichtig, weil sie Forschern und Analysten hilft, das Beste aus unvollständigen Daten zu machen. Fehlende Werte zu ergänzen hilft, die Genauigkeit von Analysen und Ergebnissen zu verbessern. Es kann auch Entscheidungen beeinflussen, ob man Merkmale vor oder nach der Imputation auswählt, was wiederum die Ergebnisse von Studien beeinflussen kann.