Bir veri kümesinin bir sütununda %30 eksik değer bulunmaktadır. Diğer sütunların, veri kümesi bütünlüğünü koruyarak eksik girişleri yeniden oluşturmaya yardımcı olabileceğine inanıyorsunuz. Hangi doldurma (imputation) yöntemini kullanmalısınız?
Bir cevap seçin
Cevabınızı kontrol etmek için bir seçeneğe dokunun.
Doğru cevap: Eksik değerleri tahmin etmek ve değiştirmek için çoklu doldurma (multiple imputation) kullanın..
Neden bu cevap
Veri kümesindeki bir sütunda %30 gibi yüksek oranda eksik değer bulunması, listwise deletion (eksik değer içeren tüm kayıtları silme) yönteminin veri kaybına yol açarak modelin performansını düşüreceği anlamına gelir. Sütun ortalamasıyla doldurma, veri dağılımını bozabilir ve değişkenler arasındaki ilişkileri zayıflatabilir. Son gözlemlenen değeri ileriye taşıma, zaman serisi verileri için daha uygun olup, bu senaryoda genel bir çözüm değildir. Çoklu doldurma (multiple imputation), eksik değerleri diğer değişkenlerin bilgilerini kullanarak tahmin eder ve bu tahminleri birden çok kez tekrarlayarak farklı tamamlanmış veri setleri oluşturur. Bu, belirsizliği hesaba katar ve veri kümesi bütünlüğünü korurken daha doğru ve sağlam sonuçlar elde edilmesini sağlar.
Sonsuz cevap arayışı olmadan sınavınızı geçin
Bu sınav için her doğrulanmış soruyu ve açıklamayı tek bir yerde edinin ve saatlerce süren hazırlıktan tasarruf edin. 1.000'den fazla sertifika · 20'den fazla dil · ücretsiz başlayın.
Sınavınızı daha hızlı geçin → Kart gerekmez