論文の概要: Machine Learning for Missing Value Imputation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08308v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 18:56:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 04:06:19.033534
- Title: Machine Learning for Missing Value Imputation
- Title（参考訳）: 失敗価値計算のための機械学習
- Authors: Abu Fuad Ahmad, Khaznah Alshammari, Istiaque Ahmed, MD Shohel Sayed,
- Abstract要約: 本論文の主な目的は、ミス・バリュー・インプットにおける最先端の機械学習アプリケーションの解析と同様に、包括的で厳密なレビューを行うことである。
2014年から2023年にかけて発行された100以上の記事が、その方法や発見を考慮して批判的にレビューされている。
最新の文献は,MVI法の動向とその評価を精査するために検討されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent times, a considerable number of research studies have been carried out to address the issue of Missing Value Imputation (MVI). MVI aims to provide a primary solution for datasets that have one or more missing attribute values. The advancements in Artificial Intelligence (AI) drive the development of new and improved machine learning (ML) algorithms and methods. The advancements in ML have opened up significant opportunities for effectively imputing these missing values. The main objective of this article is to conduct a comprehensive and rigorous review, as well as analysis, of the state-of-the-art ML applications in MVI methods. This analysis seeks to enhance researchers' understanding of the subject and facilitate the development of robust and impactful interventions in data preprocessing for Data Analytics. The review is performed following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) technique. More than 100 articles published between 2014 and 2023 are critically reviewed, considering the methods and findings. Furthermore, the latest literature is examined to scrutinize the trends in MVI methods and their evaluation. The accomplishments and limitations of the existing literature are discussed in detail. The survey concludes by identifying the current gaps in research and providing suggestions for future research directions and emerging trends in related fields of interest.
- Abstract（参考訳）: 近年,MVI(Missing Value Imputation)問題に対処する研究が数多く行われている。
MVIは、1つ以上の属性値が欠けているデータセットに対して、主要なソリューションを提供することを目的としている。
人工知能(AI)の進歩は、新しい改良された機械学習(ML)アルゴリズムと方法の開発を促進する。
MLの進歩は、これらの欠落した価値を効果的に推し進めるための重要な機会を開いた。
本稿の主な目的は、MVI手法における最先端のMLアプリケーションの解析と同様に、包括的で厳密なレビューを行うことである。
この分析は、研究者の主題に対する理解を深め、データ分析のためのデータ前処理における堅牢で影響力のある介入の開発を促進することを目的としている。
The review is performed following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis (PRISMA) technique。
2014年から2023年にかけて発行された100以上の記事が、その方法や発見を考慮して批判的にレビューされている。
さらに, 最新の文献を用いて, MVI法の動向とその評価について検討した。
現存する文献の成果と限界を詳しく論じる。
調査は、研究の現在のギャップを特定し、今後の研究方向性と、関連分野の新たなトレンドを示唆することで締めくくっている。
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