专业做网站联系电话,企业形象网站解决方案,如何将自己做的网站推广出去,中国七大网络运营商一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样#xff0c;主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失#xff0c;比如数据存储的失败#xff0c;存储器损坏#xff0c;机械故障导致某段时间数据未能收集#xff08…一、缺失值产生的原因 缺失值的产生的原因多种多样主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失比如数据存储的失败存储器损坏机械故障导致某段时间数据未能收集对于定时数据采集而言。
人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失比如在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案或者回答的问题是无效的数据录入人员失误漏录了数据。
二、缺失值的类型
缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失随机缺失和完全非随机缺失。完全随机缺失missing completely at random,MCAR指的是数据的缺失是随机的数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。随机缺失(missing at random,MAR)指的是数据的缺失不是完全随机的即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。完全非随机缺失(missing not at random,MNAR)指的是数据的缺失依赖于不完全变量自身。
从缺失值的所属属性上讲如果所有的缺失值都是同一属性那么这种缺失成为单值缺失如果缺失值属于不同的属性称为任意缺失。另外对于时间序列类的数据可能存在随着时间的缺失这种缺失称为单调缺失。
三、缺失值的处理方法
对于缺失值的处理从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据人将影响数据的真实性存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据它的可靠性有保证。
1.删除含有缺失值的个案
主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后将完整的数据个案赋予不同的权重个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的变量那么这种方法可以有效减小偏差。如果解释变量和权重并不相关它并不能减小偏差。对于存在多个属性缺失的情况就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重这将大大增加计算的难度降低预测的准确性这时权重法并不理想。
2.可能值插补缺失值
它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。在数据挖掘中面对的通常是大型的数据库它的属性有几十个甚至几百个因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值这种删除是对信息的极大浪费所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。常用的有如下几种方法。
**(1)均值插补。**数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值如果缺失值是非定距型的就根据统计学中的众数原理用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。
**(2)利用同类均值插补。**同均值插补的方法都属于单值插补不同的是它用层次聚类模型预测缺失变量的类型再以该类型的均值插补。假设X(X1,X2…Xp)为信息完全的变量Y为存在缺失值的变量那么首先对X或其子集行聚类然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析那么这种插补方法将在模型中引入自相关给分析造成障碍。
**(3)极大似然估计Max Likelihood ,ML。**在缺失类型为随机缺失的条件下假设模型对于完整的样本是正确的那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计Little and Rubin。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation MaximizationEM。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力它一个重要前提适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值收敛速度也不是很快并且计算很复杂。
**(4)多重插补Multiple ImputationMI。**多值插补的思想来源于贝叶斯估计认为待插补的值是随机的它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值然后再加上不同的噪声形成多组可选插补值。根据某种选择依据选取最合适的插补值。
多重插补方法分为三个步骤①为每个空值产生一套可能的插补值这些值反映了无响应模型的不确定性每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果根据评分函数进行选择产生最终的插补值。
假设一组数据包括三个变量Y1Y2Y3它们的联合分布为正态分布将这组数据处理成三组A组保持原始数据B组仅缺失Y3C组缺失Y1和Y2。在多值插补时对A组将不进行任何处理对B组产生Y3的一组估计值作Y3关于Y1Y2的回归对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值作Y1Y2关于Y3的回归。
当用多值插补时对A组将不进行处理对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组m为可选择的m组插补值每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。对存在缺失值的属性的分布作出估计然后基于这m组观测值对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值给出相应的预测即这时采用的估计方法为极大似然法在计算机中具体的实现算法为期望最大化法EM。对B组估计出一组Y3的值对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提估计出一组(Y1Y2。
上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的但是已经通过验证Graham和Schafer于1999非正态联合分布的变量在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。
多重插补和贝叶斯估计的思想是一致的但是多重插补弥补了贝叶斯估计的几个不足。
(1)贝叶斯估计以极大似然的方法估计极大似然的方法要求模型的形式必须准确如果参数形式不正确将得到错误得结论即先验分布将影响后验分布的准确性。而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论在数据挖掘中的数据量都很大先验分布将极小的影响结果所以先验分布的对结果的影响不大。
(2)贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计利用了参数间的相互关系。
以上四种插补方法对于缺失值的类型为随机缺失的插补有很好的效果。两种均值插补方法是最容易实现的也是以前人们经常使用的但是它对样本存在极大的干扰尤其是当插补后的值作为解释变量进行回归时参数的估计值与真实值的偏差很大。相比较而言极大似然估计和多重插补是两种比较好的插补方法与多重插补对比极大似然缺少不确定成分所以越来越多的人倾向于使用多值插补方法。
四、小结
插补处理只是将未知值补以我们的主观估计值不一定完全符合客观事实。以上的分析都是理论分析对于缺失值由于它本身无法观测也就不可能知道它的缺失所属类型也就无从估计一个插补方法的插补效果。另外这些方法通用于各个领域具有了普遍性那么针对一个领域的专业的插补效果就不会很理想正是因为这个原因很多专业数据挖掘人员通过他们对行业的理解手动对缺失值进行插补的效果反而可能比这些方法更好。缺失值的插补是在数据挖掘过程中为了不放弃大量的信息而采用的人为干涉缺失值的情况无论是那种处理方法都会影响变量间的相互关系在对不完备信息进行补齐处理的同时我们或多或少地改变了原始的数据的信息系统对以后的分析存在潜在的影响所以对缺失值的处理一定要慎重。
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