에야디야! NAN의 공급 업체로서, 나는 무릎을 꿇었습니다. 데이터의 세계와 그와 함께 제공되는 모든 기발한 것. 데이터 분석가 및 연구원과의 채팅에서 계속 나타나는 주제는 'NAN'값이 데이터 회귀 분석에 미치는 영향입니다. 그러니 이것에 대해 파고 무엇이 있는지 봅시다.
우선, '난'값은 무엇입니까? '난'은 '숫자가 아님'을 나타냅니다. 수치 계산에서 누락 또는 정의되지 않은 데이터를 나타내는 데 사용되는 특별한 값입니다. 데이터 세트에서는 모든 종류의 이유로 'Nan'값으로 끝날 수 있습니다. 아마도 읽기를 기록 할 수없는 센서 오작동과 같은 데이터 수집에 오류가 발생했을 수 있습니다. 또는 일부 데이터는 적용 할 수 없었기 때문에 의도적으로 비워 두었을 수도 있습니다.
데이터 회귀 분석과 관련하여 'Nan'값은 작업에 실제 렌치를 던질 수 있습니다. 회귀 분석은 변수 간의 관계를 찾는 것입니다. 하나 이상의 입력 변수를 기반으로 결과를 예측할 수있는 모델을 구축하려고합니다. 그러나 '난'가치는이 과정을 크게 엉망으로 만듭니다.
가장 즉각적인 효과 중 하나는 대부분의 회귀 알고리즘이 'NAN'값을 똑바로 처리 할 수 없다는 것입니다. 그들은 수치 데이터와 함께 작동하도록 설계되었으며 'Nan'은 법안에 맞지 않습니다. 따라서 'NAN'값이있는 데이터 세트에서 회귀 분석을 실행하려고하면 오류가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀 알고리즘은 행렬 작업에 의존합니다. 데이터 매트릭스에 'NAN'값이있는 경우 'NAN'이 산술의 정상적인 규칙을 따르지 않기 때문에 이러한 작업은 제대로 수행 할 수 없습니다.
성능과 관련된 데이터 세트를 분석한다고 가정 해 봅시다.4ge 1pots ac wifi USB3.0장치. 신호 강도, 다운로드 속도 및 배터리 수명과 같은 변수가 있습니다. 다운로드 속도 열에 'NAN'값이있는 경우 회귀 모델은 신호 강도와 다운로드 속도의 관계를 정확하게 계산할 수 없습니다. 회귀 방정식의 계수가 잘못 될 수 있으므로 예측이 그다지 가치가 없음을 의미합니다.
또 다른 문제는 'NAN'값이 분석 결과를 왜곡시킬 수 있다는 것입니다. 'NAN'값을 제거하거나 전가하여 회귀 알고리즘을 실행할 수 있더라도 결과가 편향 될 수 있습니다. 'NAN'값으로 행을 간단히 제거하면 데이터 세트의 크기가 줄어 듭니다. 이로 인해 귀중한 정보가 손실되고 추정치의 차이가 증가 할 수 있습니다. 예를 들어, 당신이 특징을 공부하는 경우4GE 2VOIP AC WiFi USB2.0장치와 통화 품질 변수에서 'NAN'값으로 행을 제거하면 특정 유형의 사용 시나리오에서 데이터를 버릴 수 있습니다. 이로 인해 회귀 모델이 실제 상황을 대표적으로 덜 대표 할 수 있습니다.
대치는 '난'값을 다루는 또 다른 일반적인 접근법입니다. 동일한 열에서 비 - 'NAN'값의 평균, 중앙값 또는 모드와 같은 통계로 'NAN'값을 대체 할 수 있습니다. 그러나 이것은 고유 한 문제가 있습니다. 예를 들어, 평균을 전가하면 결 측값이 데이터 세트의 평균값과 유사하다고 가정합니다. 이것은 전혀 그렇지 않을 수 있습니다. 'NAN'값이 실제로 데이터 내의 다른 하위 그룹에서 나온 경우 평균을 사용하면 변수 간의 관계가 왜곡됩니다.
더 복잡한 예를 살펴 보겠습니다. 기능에 대한 여러 회귀 분석을하고 있다고 가정합니다.IT 4GE 4GE CONDE DISLIP WFI6 AX3000장치. 가격, 범위 및 연결된 장치 수와 같은 변수가 있습니다. 가격 변수에 'NAN'값이 있고 평균 가격으로 부과되는 경우 연결된 장치 수에 대한 가격의 영향을 과대 평가하거나 과소 평가할 수 있습니다. 이로 인해 고객 행동에 대한 부정확 한 예측을하는 모델로 이어질 수 있습니다.
이러한 기술적 문제 외에도 'NAN'값은 회귀 결과의 해석 가능성에도 영향을 줄 수 있습니다. 데이터 세트에 'NAN'값이 있으면 회귀 방정식의 계수가 실제로 무엇을 의미하는지 이해하기가 어려워집니다. 예를 들어, 특정 변수에 대한 계수가 꺼져있는 것처럼 보이면 변수 간의 진정한 관계가 아닌 'NAN'값이 존재하기 때문일 수 있습니다.
그렇다면 데이터 회귀 분석에서 'NAN'값에 대해 무엇을 할 수 있습니까? 첫 번째 단계는 데이터 세트를 신중하게 검사하는 것입니다. 왜 '난'값이 있는지 이해하려고 노력하십시오. 데이터 수집 오류로 인한 경우 수정 할 수 있는지 확인하십시오. 값이 진정으로 누락 된 경우 처리를위한 올바른 전략을 선택해야합니다.
한 가지 옵션은 고급 대치 기술을 사용하는 것입니다. 평균 또는 중앙값을 사용하는 대신 여러 대치와 같은 방법을 사용할 수 있습니다. 여기에는 'NAN'값에 대해 대치 값이 다른 여러 버전의 데이터 세트를 작성하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 각 버전에서 회귀 분석을 실행하고 결과를 결합합니다. 이것은보다 신뢰할 수있는 추정치를 제공 할 수 있습니다.
또 다른 접근법은 기본적으로 결 측값을 처리 할 수있는 회귀 알고리즘을 사용하는 것입니다. 랜덤 포레스트와 같은 일부 기계 학습 알고리즘은 명백한 대치없이 'NAN'값을 처리 할 수 있습니다. 이 알고리즘은 사용 가능한 값을 기반으로 데이터를 분할하고 여전히 유용한 모델을 구축 할 수 있습니다.
결론적으로, 'NAN'값은 데이터 회귀 분석에서 중요한 도전입니다. 그들은 오류를 일으키고 결과를 왜곡하며 결과를 해석하기가 어려울 수 있습니다. 그러나 올바른 접근 방식을 사용하면 영향을 최소화 할 수 있습니다. NAN 공급 업체로서 정확한 데이터 분석을하는 것이 얼마나 중요한지 알고 있습니다. 네트워크 장치의 성능이나 다른 유형의 데이터를보고 있든 'NAN'값을 올바르게 다루는 것은 정보에 입각 한 결정을 내리는 데 중요합니다.
NAN 제품 시장에 있고 데이터 분석이 최고인지 확인하고 싶다면 채팅을하고 싶습니다. 우리는 NAN 제품이 데이터 수집 및 분석 프로세스에 어떻게 적합 할 수 있는지 논의 할 수 있습니다. 특정 요구와 함께 일할 수있는 방법에 대한 대화를 시작하십시오.
참조
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). 통계 학습의 요소 : 데이터 마이닝, 추론 및 예측. 뛰는 것.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). 통계 학습 소개 : R. Springer의 응용 프로그램.
