論文の概要: Impact of Missing Values in Machine Learning: A Comprehensive Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08295v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 18:31:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 04:16:13.227891
• Title: Impact of Missing Values in Machine Learning: A Comprehensive Analysis
• Title（参考訳）: 機械学習における欠落値の影響:包括的分析
• Authors: Abu Fuad Ahmad, Md Shohel Sayeed, Khaznah Alshammari, Istiaque Ahmed,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML)モデルにおける欠落値の影響について検討する。 分析では、バイアス付き推論、予測能力の低下、計算負荷の増大など、欠落した値による課題に焦点を当てた。 この研究は、欠落した値に対処する実践的な意味を説明するためにケーススタディと実例を用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) has become a ubiquitous tool across various domains of data mining and big data analysis. The efficacy of ML models depends heavily on high-quality datasets, which are often complicated by the presence of missing values. Consequently, the performance and generalization of ML models are at risk in the face of such datasets. This paper aims to examine the nuanced impact of missing values on ML workflows, including their types, causes, and consequences. Our analysis focuses on the challenges posed by missing values, including biased inferences, reduced predictive power, and increased computational burdens. The paper further explores strategies for handling missing values, including imputation techniques and removal strategies, and investigates how missing values affect model evaluation metrics and introduces complexities in cross-validation and model selection. The study employs case studies and real-world examples to illustrate the practical implications of addressing missing values. Finally, the discussion extends to future research directions, emphasizing the need for handling missing values ethically and transparently. The primary goal of this paper is to provide insights into the pervasive impact of missing values on ML models and guide practitioners toward effective strategies for achieving robust and reliable model outcomes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、データマイニングとビッグデータ分析のさまざまな領域において、ユビキタスなツールになっている。 MLモデルの有効性は高品質なデータセットに大きく依存する。 その結果、機械学習モデルの性能と一般化は、そのようなデータセットに直面してリスクにさらされている。 本稿では,欠落した値がMLワークフローに与える影響について,そのタイプ,原因,結果などについて検討する。 分析では、バイアス付き推論、予測能力の低下、計算負荷の増大など、欠落した値による課題に焦点を当てた。 さらに、計算手法や除去戦略など、欠落した値を扱うための戦略について検討し、欠落した値がモデル評価指標にどのように影響するかを調査し、クロスバリデーションやモデル選択における複雑さを導入する。 この研究は、欠落した値に対処する実践的な意味を説明するためにケーススタディと実例を用いている。 最後に、議論は将来の研究方向にまで拡張され、欠落した価値を倫理的かつ透明に扱う必要性を強調した。 本研究の主な目的は、MLモデルに欠落した価値が広範に与える影響についての洞察を提供することであり、堅牢で信頼性の高いモデル結果を達成するための効果的な戦略を実践者の指導することである。

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