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平均値で埋めるだけじゃない！少し踏み込んだ欠損値補完 - Qiita
欠損値の種類 実は、欠損値には３種類あります たくさんの文献を漁ったところ、こちらがわかりやすかっ... 欠損値の種類 実は、欠損値には３種類あります たくさんの文献を漁ったところ、こちらがわかりやすかったので引用させていただきます。 これら３つの種類に合わせて欠損値を補完していくことが、精度向上のために必要です。 Missing Completely At Random (MCAR) MCAR は完全にランダムで生じる欠損値である。ほとんどの欠損値補完アルゴリズムが有効である。 Missing At Random (MAR) MAR は、観測データに依存してランダムに生じる欠損値である。例えば、水稲標本を調べたデータで、ある品種（例えば、コシヒカリ）だけに限って特定の特徴量（例えば、乾燥重量）が欠損になっている場合である。MAR の場合は、ほかの特徴量と関係を利用して、ある程度バイアスを抑えて補正することができる。 Missing Not At Random (MNAR) MNAR は、欠損
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