論文の概要: MissMecha: An All-in-One Python Package for Studying Missing Data Mechanisms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04740v1
• Date: Wed, 06 Aug 2025 02:40:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.584477
• Title: MissMecha: An All-in-One Python Package for Studying Missing Data Mechanisms
• Title（参考訳）: MissMecha: ミスするデータメカニズムを研究するためのオールインワンのPythonパッケージ
• Authors: Youran Zhou, Mohamed Reda Bouadjenek, Sunil Aryal,
• Abstract要約: MissMechaは、MCAR、MAR、MNARの仮定の下で欠落したデータをシミュレーション、視覚化、評価するためのPythonツールキットである。 MissMechaは数値的特徴と分類的特徴の両方をサポートし、混合型の表データセットをまたいだメカニズム対応の研究を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.124791625488617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Incomplete data is a persistent challenge in real-world datasets, often governed by complex and unobservable missing mechanisms. Simulating missingness has become a standard approach for understanding its impact on learning and analysis. However, existing tools are fragmented, mechanism-limited, and typically focus only on numerical variables, overlooking the heterogeneous nature of real-world tabular data. We present MissMecha, an open-source Python toolkit for simulating, visualizing, and evaluating missing data under MCAR, MAR, and MNAR assumptions. MissMecha supports both numerical and categorical features, enabling mechanism-aware studies across mixed-type tabular datasets. It includes visual diagnostics, MCAR testing utilities, and type-aware imputation evaluation metrics. Designed to support data quality research, benchmarking, and education,MissMecha offers a unified platform for researchers and practitioners working with incomplete data.
• Abstract（参考訳）: 不完全なデータは、現実のデータセットにおいて永続的な課題であり、しばしば複雑で観測不能なメカニズムによって管理される。 不足のシミュレーションは、学習と分析に対するその影響を理解するための標準的アプローチとなっている。 しかし、既存のツールは断片化され、メカニズムに制限され、典型的には数値変数のみに焦点が当てられ、現実世界の表層データの異質性を見渡せる。 提案するMissMechaは,MCAR,MAR,MNARの仮定の下で欠落したデータをシミュレーション,可視化,評価するためのオープンソースのPythonツールキットである。 MissMechaは数値的特徴と分類的特徴の両方をサポートし、混合型の表データセットをまたいだメカニズム対応の研究を可能にする。 視覚診断、MCARテストユーティリティ、型認識型計算評価メトリクスが含まれる。 データ品質の研究、ベンチマーク、教育をサポートするために設計されたMissMechaは、不完全なデータを扱う研究者や実践者のための統一されたプラットフォームを提供する。

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