欠損値とは？AIで扱うデータにおける重要な概念
AI初心者
すみません、欠損値について詳しく教えてください。
AI研究家
欠損値とは、アルゴリズムへの入力で、ある対象のすべての特徴または一部の特徴の値がない場合のことを言います。
AI初心者
なるほど、つまりデータセットに穴があるということですか？
AI研究家
その通りです。欠損値は、データ取得過程におけるエラーや欠如、または対象が特定の特徴を持たないなどの理由で発生します。
欠損値とは。
AI関連の用語「欠損値」とは、アルゴリズムに入力するデータにおいて、対象の特定の特性やすべての特性の値が欠けている状態を指します。
欠損値とは何か？
欠損値とは、データセット内で、本来値が入力されているべき場所にデータが欠落している状態を指します。欠損値は、データ収集におけるエラーや、調査対象者が質問に回答していない場合などに発生する可能性があります。欠損値はデータ分析において重要な考慮事項となります。なぜなら、欠損値を含むデータを使用すると、分析結果が不正確になる可能性があるからです。
欠損値の種類
-欠損値の種類-
欠損値は、大きく分けて3つの種類に分類されます。
1. -欠損値が発生した理由が不明な「欠損値」-データ収集の誤りや欠陥によるものです。
2. -データが本来存在しないことを示す「非応答」-アンケート調査などで質問に答えなかったり、調査対象が該当しない場合の値です。例えば、アンケートで「好きな色は何ですか？」という質問に、色の好みがない人は「なし」と回答します。
3. -データが収集されているが、何らかの理由でアクセスできない「監査済欠損値」-機密情報などの保護のため意図的に欠損処理された値です。例えば、医療記録で患者の個人情報が隠されている場合などです。
欠損値への対処方法
欠損値への対処方法は、AIでのデータ処理において不可欠なステップです。欠損値は、さまざまな理由で発生する可能性があり、それらの適切な対処は、予測モデルの正確性と信頼性に大きく影響します。
欠損値への一般的な対処法としては、次のものがあります。
* 削除 欠損値の多いレコードや変数を削除する。ただし、これによりデータのサンプルサイズが小さくなり、バイアスが生じる可能性がある。
* 単一値代入 欠損値を固定値（平均、中央値、またはモード）で置き換える。この方法は簡単だが、欠損値の背後にあるパターンを考慮しないため、情報が失われる可能性がある。
* 多次元インピュテーション欠損値を、他の関連変数に基づいて予測された値で置き換える。この方法は、欠損値の背後にある関係性を考慮するため、より正確なインピュテーションができる可能性がある。
* 機械学習モデル欠損値を予測する機械学習モデルを構築し、その予測値を欠損値の代わりに使用する。この方法は、多次元インピュテーションよりも複雑だが、より正確なインピュテーションを実現できる可能性がある。
最適な欠損値への対処方法は、データセットの特性や欠損パターンの性質によって異なります。データエンジニアは、さまざまな方法を評価し、予測モデルの性能に最良の結果をもたらすアプローチを選択する必要があります。
欠損値の影響
欠損値の影響
欠損値があると、データの品質が低下するだけでなく、AIモデルのパフォーマンスにも影響を与える可能性があります。欠損値のあるデータを使用すると、モデルのバイアスや予測の不正確さにつながる可能性があります。
たとえば、顧客満足度の調査で、回答者の年齢に関するデータが欠損しているとします。このデータをAIモデルに学習させると、モデルは年齢の高い顧客がより満足度が高いと予測する可能性があります。これは、回答者の年齢に関するデータが欠損しているため、高齢者の方が回答する可能性が高いためです。このバイアスは、サービス改善のための意思決定に悪影響を与える可能性があります。
欠損値の予測
データ中の欠損値を扱う上で、予測が重要な役割を果たします。欠損値の予測は、欠損している値を埋めたり、欠損値の発生パターンを理解したりするために使用されます。欠損値を予測する手法はいくつかあり、最も一般的な手法の1つは、機械学習アルゴリズムを使用したものです。これらのアルゴリズムは、欠損のないデータを使用して欠損値を予測するモデルを学習します。予測された値は、欠損している値の代替として使用でき、データの完全性が向上します。