Qual a melhor forma de imputar dados durante o pré-processamento?

2 Tipos de dados em falta

Antes de imputar dados, é útil entender os tipos de dados ausentes e suas causas. Os dados faltantes podem ser classificados em três categorias: faltando completamente ao acaso (MCAR), faltando aleatoriamente (MARÇO), e faltando não ao acaso (MNAR). MCAR significa que a probabilidade de valores perdidos não depende de nenhuma variável observada ou não observada. O MAR significa que a probabilidade de valores perdidos depende de algumas variáveis observadas, mas não dos valores faltantes em si. MNAR significa que a probabilidade de valores perdidos depende dos próprios valores faltantes ou de algumas variáveis não observadas. O tipo de dados faltantes pode afetar a escolha e o desempenho do método de imputação.

3 Métodos comuns de imputação

Existem muitos métodos de imputação disponíveis, mas alguns dos mais comuns são imputação média, mediana ou modo; imputação aleatória; imputação de regressão; k- imputação de vizinhos mais próximos; e imputação múltipla. A imputação de média, mediana ou modo é simples e fácil de implementar, mas pode reduzir a variabilidade e distorcer a distribuição dos dados. A imputação aleatória preserva a variabilidade e a distribuição, mas pode introduzir ruído e aleatoriedade. A imputação de regressão captura relações e padrões nos dados, mas também pode introduzir viés e sobreajuste. A imputação de vizinhos mais próximos de K é responsável pela estrutura e variação local, mas é sensível à escolha de k e à medida de distância ou similaridade. E a imputação múltipla produz estimativas e previsões robustas, embora possa ser complexa e computacionalmente intensiva.

4 Como escolher o melhor método de imputação

Quando se trata da questão de qual é o melhor método de imputação, não há uma resposta definitiva, pois depende de vários fatores. Portanto, algumas diretrizes gerais a serem consideradas incluem explorar e entender os dados e o mecanismo de dados faltantes antes de imputar dados, evitar a imputação se a taxa de dados faltantes for muito baixa ou alta, preferir métodos de imputação simples e conservadores em vez de métodos complexos e agressivos, a menos que haja fortes evidências para estes últimos, comparar e avaliar diferentes métodos de imputação usando métricas e critérios apropriados, e relatar e documentar o método de imputação, as premissas e os resultados de forma clara e transparente.

5 Como imputar dados em Python

Python é uma linguagem de programação popular e poderosa para análise de dados e aprendizado de máquina. Ele oferece muitas bibliotecas e pacotes que podem ajudar a imputar dados, como pandas, numpy, sklearn e fancyimpute. Aqui está um exemplo de como imputar dados usando sklearn, que fornece várias classes e funções de imputação:

# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer, KNNImputer, IterativeImputer
# Load data
df = pd.read_csv("data.csv")
# Create imputers
mean_imputer = SimpleImputer(strategy="mean")
median_imputer = SimpleImputer(strategy="median")
knn_imputer = KNNImputer(n_neighbors=5)
iterative_imputer = IterativeImputer(max_iter=10)
# Impute data
df_mean = pd.DataFrame(mean_imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)
df_median = pd.DataFrame(median_imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)
df_knn = pd.DataFrame(knn_imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)
df_iterative = pd.DataFrame(iterative_imputer.fit_transform(df), columns=df.columns)