What are the pros and cons of different missing data imputation methods?

Некоторые методы заполнения пропусков в данных и их преимущества и недостатки:

• Среднее или медианное заполнение. spotintelligence.com www.numberanalytics.com Плюсы: простое и быстрое выполнение. spotintelligence.com www.numberanalytics.com Минусы: может исказить распределение данных, не подходит для категориальных данных, игнорирует связи между переменными. spotintelligence.com
• Регрессионное заполнение. spotintelligence.com Плюсы: учитывает связи между переменными, обеспечивает более точные заполнения. spotintelligence.com Минусы: предполагает линейность, чувствителен к выбросам, может плохо обрабатывать нелинейные связи. spotintelligence.com
• Множественное заполнение. spotintelligence.com Плюсы: обрабатывает неопределённость и предоставляет беспристрастные оценки, подходит для сложных наборов данных. spotintelligence.com Минусы: более вычислительно интенсивное, требует осторожного выполнения. spotintelligence.com
• Заполнение по методу K-ближайших соседей (KNN). blog.mitsde.com Плюсы: учитывает связи между несколькими переменными, что делает его более точным, хорошо работает как для числовых, так и для категориальных данных. blog.mitsde.com Минусы: вычислительно дорогое, особенно с большими наборами данных, чувствительно к выбору K и метрике расстояния. blog.mitsde.com
• Множественное заполнение с помощью цепных уравнений (MICE). blog.mitsde.com Плюсы: один из самых точных методов, потому что учитывает связи между переменными, обрабатывает как числовые, так и категориальные данные, может предоставить несколько заполнений, которые можно усреднить для улучшения оценок. blog.mitsde.com Минусы: вычислительно интенсивное и требует специализированного программного обеспечения, требует тщательной настройки и понимания связей между переменными. blog.mitsde.com

Выбор метода заполнения пропусков зависит от типа данных, количества пропущенных значений и связей между переменными. blog.mitsde.com