Йо! Като доставчик на NAN, аз бях коляно - дълбоко в света на данните и всички странности, които идват с него. Една тема, която продължава да се появява в чатовете ми с анализатори на данни и изследователи, е въздействието на стойностите на „NAN“ върху анализа на регресията на данните. И така, нека се разровим в това и да видим какво е какво.
Първо, какви по дяволите са стойностите на „Нан“? 'Nan' означава „не число“. Това е специална стойност, която се използва за представяне на липсващи или неопределени данни в числени изчисления. В набор от данни може да се окажете със стойности на „NAN“ по всякакви причини. Може би имаше грешка в събирането на данни, като неизправност на сензора, която не можеше да запише четене. Или може би някои данни са били умишлено оставени празни, защото не са приложими.
Когато става въпрос за регресионен анализ на данни, стойностите на „NAN“ могат да хвърлят истински гаечен ключ в работата. Регресионният анализ е свързан с намирането на връзки между променливите. Опитвате се да изградите модел, който може да предвиди резултат въз основа на една или повече входни променливи. Но „NAN“ цените се забъркват с този процес голямо време.
Един от най -непосредствените ефекти е, че повечето алгоритми за регресия не могат да се справят направо. Те са проектирани да работят с числени данни, а „NAN“ просто не отговаря на сметката. Така че, ако се опитате да стартирате регресионен анализ на набор от данни със стойности „NAN“, вероятно ще получите грешка. Например, алгоритмите за линейна регресия разчитат на матрични операции. Когато в матрицата на данните има стойности на „NAN“, тези операции не могат да се извършват правилно, тъй като „NAN“ не спазва нормалните правила на аритметиката.
Да речем, че анализирате набор от данни, свързан с работата на4ge 1pots AC WiFi USB3.0устройства. Имате променливи като сила на сигнала, скорост на изтегляне и живот на батерията. Ако в колоната за скорост на изтегляне има стойности на „NAN“, регресионният модел няма да може да изчисли точно връзката между силата на сигнала и скоростта на изтегляне. Това може да доведе до неправилни коефициенти в регресионното уравнение, което означава, че прогнозите ви няма да струват много.
Друг проблем е, че стойностите на „NAN“ могат да изкривят резултатите от вашия анализ. Дори и да успеете да получите алгоритъма за регресия, който да се изпълнява, като премахнете или влагате стойностите на „NAN“, резултатите могат да бъдат предубедени. Ако просто премахнете редове със стойности на „NAN“, намалявате размера на вашия набор от данни. Това може да доведе до загуба на ценна информация и да увеличи отклонението на вашите оценки. Например, ако изучавате характеристиките на4GE 2VOIP AC WiFi USB2.0Устройства и премахвате редове със стойности на „NAN“ в променливата за качество на повикването, може да изхвърляте данни от определен тип сценарий за използване. Това може да направи вашия регресионен модел по -малко представителен за реалната ситуация в света.
Импутацията е друг често срещан подход за справяне със стойностите на „NAN“. Можете да замените стойностите на „NAN“ със статистика като средната, средната или режима на стойностите, които не са „NAN“ в същата колона. Но това има свои проблеми. Прилагането на средната стойност, например, предполага, че липсващите стойности са подобни на средната стойност в набора от данни. Това изобщо не е така. Ако стойностите на „NAN“ всъщност са от друга подгрупа в рамките на данните, използването на средната стойност ще изкриви връзката между променливите.
Нека да разгледаме по -сложен пример. Да предположим, че правите множество регресионен анализ на характеристиките наТой 4ge 4ge conde condip wfi6 ax3000устройства. Имате променливи като цена, обхват и брой свързани устройства. Ако в променливата на цената има стойности на „NAN“ и ги присаждате със средната цена, може да се надцените или подценявате ефекта на цената върху броя на свързаните устройства. Това може да доведе до модел, който прави неточни прогнози за поведението на клиента.
В допълнение към тези технически проблеми стойностите на „NAN“ могат да повлияят и на интерпретацията на вашите регресионни резултати. Когато имате стойности на „NAN“ в набора от данни, става по -трудно да разберете какво всъщност означават коефициентите в регресионното уравнение. Например, ако коефициентът за определена променлива изглежда изключен, това може да се дължи на наличието на стойности на „NAN“, а не истинска връзка между променливите.
И така, какво можете да направите за стойностите на „NAN“ в регресионния анализ на данните? Е, първата стъпка е внимателно да разгледате вашия набор от данни. Опитайте се да разберете защо стойностите на „NAN“ са там. Ако се дължи на грешка в събирането на данни, вижте дали можете да я коригирате. Ако стойностите наистина липсват, трябва да изберете правилната стратегия за обработката им.
Една от възможностите е да се използват по -модерни техники за импутация. Вместо просто да използвате средната или медианата, можете да използвате методи като множество импутации. Това включва създаване на множество версии на набора от данни с различни импулсирани стойности за стойностите „NAN“. След това стартирате регресионния анализ на всяка версия и комбинирате резултатите. Това може да ви даде по -надеждни оценки.
Друг подход е да се използват алгоритми за регресия, които могат да се справят с липсващите стойности на родно. Някои алгоритми за машинно обучение, като Random Forest, могат да се справят със стойностите на „NAN“, без да е необходимо изрично импутация. Тези алгоритми могат да разделят данните въз основа на наличните стойности и все още да изграждат полезен модел.
В заключение стойностите на „NAN“ са значително предизвикателство в анализа на регресията на данните. Те могат да причинят грешки, да избиват резултати и да затруднят интерпретирането на вашите открития. Но с правилния подход можете да сведете до минимум тяхното въздействие. Като доставчик на NAN знам колко е важно да имате точен анализ на данните. Независимо дали разглеждате ефективността на мрежовите устройства или всякакъв друг вид данни, справянето със стойностите на „NAN“ е от решаващо значение за вземане на информирани решения.
Ако сте на пазара на продукти на NAN и искате да гарантирате, че анализът на вашите данни е на първо място - Notch, бих искал да разговарям. Можем да обсъдим как нашите продукти на NAN могат да се вписват във вашите процеси за събиране и анализ на данни. Обърнете се, за да започнете разговор за вашите специфични нужди и как можем да работим заедно.
ЛИТЕРАТУРА
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). Елементите на статистическото обучение: извличане на данни, извод и прогнозиране. Спрингър.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). Въведение в статистическото обучение: с приложения в R. Springer.
