Sí. Está bien realizar la imputación media, sin embargo, asegúrese de calcular la media (o cualquier otra métrica) solo en los datos del tren para evitar la fuga de datos a su conjunto de prueba.
¿Deberíamos imputar datos de prueba?
No debe imputar su conjunto de prueba a menos que sepa que puede obtener esos datos en la vida real. La mayoría de las veces, la imputación no tiene ningún sentido en los datos de la vida real.
¿Debo imputar valores faltantes en el conjunto de prueba?
Ambas respuestas a esta pregunta sobre la imputación de valores perdidos señalan que, al imputar valores perdidos en un conjunto de prueba para la evaluación del modelo, los valores de reemplazo deben ser los calculados y utilizados en el proceso de entrenamiento (no calculados de nuevo en los datos de prueba).
¿Cuándo debe imputar datos?
Si hay una falta significativa en la variable de referencia de una variable continua, un análisis de caso completo puede proporcionar resultados sesgados [4]. Por lo tanto, en todos los eventos, se realiza una imputación de una sola variable (con o sin variables auxiliares incluidas según corresponda) si solo falta la variable de base.
¿Qué hace con los datos que faltan en un conjunto de prueba?
¿Cómo lidiar con los valores faltantes en el conjunto de datos de ‘Prueba’?
Reemplazándolos con media/moda.
Reemplazándolos con una constante, digamos -1.
Uso de modelos clasificadores para predecirlos. No tengo idea sobre SAS, pero R proporciona varios paquetes para la imputación de valores faltantes como kNN, Amelia.
¿Cómo elegimos el mejor método para imputar el valor faltante de un dato?
Los siguientes son métodos comunes:
Imputación media. Simplemente calcule la media de los valores observados para esa variable para todos los individuos que no faltan.
Sustitución.
Imputación de cubierta caliente.
Imputación de cubierta fría.
Imputación de regresión.
Imputación de regresión estocástica.
Interpolación y extrapolación.
¿Cómo usar la imputación KNN en Python?
La idea en los métodos kNN es identificar ‘k’ muestras en el conjunto de datos que son similares o cercanas en el espacio. Luego usamos estas muestras ‘k’ para estimar el valor de los puntos de datos que faltan. Los valores faltantes de cada muestra se imputan utilizando el valor medio de los vecinos ‘k’ encontrados en el conjunto de datos.
¿Cómo saber si faltan datos al azar?
1. La única forma verdadera de distinguir entre MNAR y Missing at Random es medir los datos que faltan. En otras palabras, necesita conocer los valores de los datos que faltan para determinar si es MNAR. Es una práctica común que un encuestador haga un seguimiento con llamadas telefónicas a los que no respondieron y obtenga la información clave.
¿Cuántos datos faltantes son demasiados?
Los artículos de orientación estadística han indicado que es probable que haya sesgo en los análisis con más del 10 % de faltantes y que si faltan más del 40 % de datos en variables importantes, los resultados solo deben considerarse como generadores de hipótesis [18], [19].
¿Cuándo debe imputar los datos faltantes?
A diferencia de la imputación media, la imputación de regresión también se puede utilizar cuando falta más del 10% de los datos y cuando los datos contienen variables altamente correlacionadas (Little & Rubin, 1989).
¿Qué algoritmo puede manejar los valores perdidos?
KNN es un algoritmo de aprendizaje automático que funciona según el principio de medida de distancia. Este algoritmo se puede usar cuando hay valores nulos presentes en el conjunto de datos. Mientras se aplica el algoritmo, KNN considera los valores faltantes tomando la mayoría de los valores K más cercanos.
¿Cuándo se debe realizar EDA antes o después de dividir los datos?
Una vez que haya terminado con EDA, también debe mantener el conjunto de datos intacto para el preprocesamiento y la transformación de datos. Después de eso, puede dividir el conjunto de datos. Si divide el conjunto de datos antes del preprocesamiento y la transformación, estaría entrenando su modelo en un tipo de conjunto de datos y probando en otro.
¿Cuál de los siguientes contiene la función de división de prueba de tren?
train_test_split es una función en la selección de modelos de Sklearn para dividir matrices de datos en dos subconjuntos: para datos de entrenamiento y datos de prueba. Con esta función, no necesita dividir el conjunto de datos manualmente. De forma predeterminada, Sklearn train_test_split creará particiones aleatorias para los dos subconjuntos.
¿Qué es la fuga de características?
La fuga de características, también conocida como fuga de datos o fuga de objetivos, hace que los modelos predictivos parezcan más precisos de lo que realmente son, desde demasiado optimistas hasta completamente inválidos. La causa son datos altamente correlacionados, donde los datos de entrenamiento contienen información que intenta predecir.
¿Qué es la imputación KNN?
Un enfoque popular para la imputación de datos faltantes es usar un modelo para predecir los valores faltantes. Aunque se puede usar cualquiera de una variedad de modelos diferentes para predecir los valores faltantes, el algoritmo k-vecino más cercano (KNN) ha demostrado ser generalmente efectivo, a menudo denominado “imputación del vecino más cercano”.
¿En qué paso del aprendizaje automático se eliminan los valores faltantes?
Imputación de regresión Este enfoque reemplaza los valores faltantes con un valor pronosticado basado en una línea de regresión. La regresión es un método estadístico que muestra la relación entre una variable dependiente y variables independientes.
¿Qué porcentaje de datos faltantes es aceptable?
Proporción de datos faltantes Sin embargo, no existe un límite establecido en la literatura con respecto a un porcentaje aceptable de datos faltantes en un conjunto de datos para inferencias estadísticas válidas. Por ejemplo, Schafer (1999) afirmó que una tasa faltante del 5% o menos no tiene consecuencias.
¿Qué porcentaje de datos faltantes es aceptable para imputar?
Los artículos de orientación estadística han indicado que es probable que haya sesgo en los análisis con más del 10 % de faltantes y que si faltan más del 40 % de datos en variables importantes, los resultados solo deben considerarse como generadores de hipótesis [18], [19].
¿Cuántas imputaciones se necesitan para los datos faltantes?
Una respuesta antigua es que de 2 a 10 imputaciones suelen ser suficientes, pero esta recomendación solo aborda la eficiencia de las estimaciones puntuales. Es posible que necesite más imputaciones si, además de estimaciones puntuales eficientes, también desea estimaciones de error estándar (SE) que no cambiarían (mucho) si imputara los datos nuevamente.
¿Cómo sé si tengo datos MCAR?
Los datos son MCAR cuando el patrón de valores faltantes no depende de los valores de los datos. Debido a que el valor de significación es inferior a 0,05 en nuestro ejemplo, podemos concluir que los datos no faltan completamente al azar. Esto confirma la conclusión que sacamos de las estadísticas descriptivas y los patrones tabulados.
¿Cómo encuentro los datos que faltan?
Estos son los cinco pasos para garantizar que los datos faltantes se identifiquen correctamente y se traten adecuadamente:
Asegúrese de que sus datos estén codificados correctamente.
Identifique los valores faltantes dentro de cada variable.
Busque patrones de ausencia.
Verifique las asociaciones entre los datos que faltan y los observados.
Decida cómo manejar los datos faltantes.
¿Cómo maneja los datos faltantes?
Las mejores técnicas para manejar los datos faltantes
Utilice métodos de eliminación para eliminar los datos que faltan. Los métodos de eliminación solo funcionan para determinados conjuntos de datos en los que a los participantes les faltan campos.
Utilice el análisis de regresión para eliminar datos sistemáticamente.
Los científicos de datos pueden utilizar técnicas de imputación de datos.
¿Cómo se usa imputar?
El verbo imputar se puede usar para culpar a alguien por hacer algo malo, dar crédito por un buen trabajo o simplemente decir las cosas como son, como cuando imputas tu tardanza a que no te dije dónde encontrarme. Cuando imputas algo, nombras la causa de algo que ha sucedido.
¿Cómo funciona el algoritmo KNN?
KNN funciona encontrando las distancias entre una consulta y todos los ejemplos en los datos, seleccionando los ejemplos numéricos especificados (K) más cercanos a la consulta, luego vota por la etiqueta más frecuente (en el caso de la clasificación) o promedia las etiquetas (en el caso de la regresión).
¿Cómo se imputan datos categóricos en Python?
Método de imputación 1: Clase más común Un enfoque para imputar características categóricas es reemplazar los valores faltantes con la clase más común. Puede hacerlo tomando el índice de la característica más común dada en la función value_counts de Pandas.