O que significa "Técnicas de Imputação"?
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Técnicas de imputação são métodos usados pra preencher dados ausentes em conjuntos de dados. Dados faltantes podem ser um problema comum, especialmente em áreas como saúde, onde coletar informações completas é, muitas vezes, difícil. Usar conjuntos de dados com valores faltantes pode dificultar o desempenho de modelos de machine learning.
Técnicas de Imputação Comuns
Imputação pela Média: Esse método substitui valores ausentes pela média dos valores disponíveis naquele conjunto de dados.
Imputação pela Mediana: Ao invés da média, esse método usa o valor do meio dos dados disponíveis pra preencher as lacunas.
Última Observação Levada em Conta (LOCF): Essa técnica preenche um valor ausente com o último valor conhecido.
Imputação por K-Vizinhos Mais Próximos (KNN): Esse método busca pontos de dados semelhantes ao redor do valor ausente e usa seus valores pra estimar o que deveria ser o valor faltante.
Imputação por Interpolação: Essa técnica estima valores ausentes olhando pros pontos antes e depois dos dados faltantes.
Imputação Missforest: Essa é uma técnica mais avançada que usa florestas aleatórias, um tipo de modelo de machine learning, pra prever valores ausentes com base nos dados disponíveis.
Imputação Múltipla por Equações Encadeadas (MICE): Esse método cria várias estimativas pros valores ausentes, combinando as informações de diferentes partes do conjunto de dados.
Importância da Imputação
Imputação é crucial porque permite que pesquisadores e analistas tirem o máximo proveito de dados incompletos. Preencher valores faltantes ajuda a melhorar a precisão das análises e resultados. Também pode influenciar decisões sobre quais features escolher antes ou depois da imputação, o que pode afetar ainda mais os resultados dos estudos.