Vergleich der Leistung von Imputationstechniken für fehlende Werte in Gesundheitsdatensätzen

핵심 개념

Missforest-Imputation ist die beste Methode zur Behandlung fehlender Werte in Gesundheitsdatensätzen, gefolgt von MICE-Imputation. Es ist besser, die Imputation vor der Merkmalsauswahl durchzuführen.

초록

Die Studie vergleicht die Leistung von sieben Imputationstechniken - Mittelwertimputation, Medianimputation, LOCF-Imputation, KNN-Imputation, Interpolationsimputation, Missforest-Imputation und MICE-Imputation - auf drei Gesundheitsdatensätzen (Brustkrebsdaten, Diabetesdaten und Herzkrankheitsdaten). Es wurden 10%, 15%, 20% und 25% fehlende Werte in die Datensätze eingeführt, und die Imputationstechniken wurden verwendet, um diese fehlenden Werte zu ersetzen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Missforest-Imputation am besten abschneidet, gefolgt von der MICE-Imputation. Außerdem wurde untersucht, ob es besser ist, die Merkmalsauswahl vor oder nach der Imputation durchzuführen. Die Experimente zeigen, dass es besser ist, die Imputation vor der Merkmalsauswahl durchzuführen, da dies zu besseren Klassifikationsergebnissen führt.

통계

Die Einführung von 10%, 15%, 20% und 25% fehlenden Werten in die Datensätze führte zu einer Verschlechterung der Modellleistung.

인용구

"Missforest-Imputation ist die beste Methode zur Behandlung fehlender Werte in Gesundheitsdatensätzen, gefolgt von MICE-Imputation."
"Es ist besser, die Imputation vor der Merkmalsauswahl durchzuführen, da dies zu besseren Klassifikationsergebnissen führt."

핵심 통찰 요약

On the Performance of Imputation Techniques for Missing Values on Healthcare Datasets

by Luke Oluwase... 게시일 arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14687.pdf

더 깊은 질문

Wie könnte man die Leistung der Imputationstechniken weiter verbessern, z.B. durch Kombination mehrerer Methoden?

Um die Leistung der Imputationstechniken weiter zu verbessern, könnte man eine Kombination mehrerer Methoden in Betracht ziehen. Dieser Ansatz, bekannt als Multiple Imputation, beinhaltet die Verwendung mehrerer Imputationsmethoden, um robustere und genauere Ergebnisse zu erzielen. Durch die Kombination verschiedener Techniken können die Stärken einer Methode die Schwächen einer anderen ausgleichen. Zum Beispiel könnte man zunächst eine einfache Methode wie Mean oder Median Imputation verwenden, gefolgt von komplexeren Methoden wie KNN oder MICE. Durch die Kombination dieser Techniken kann eine umfassendere und präzisere Imputation der fehlenden Werte erreicht werden.

Welche Auswirkungen haben andere Arten von fehlenden Werten (MCAR, MAR, NMAR) auf die Leistung der Imputationstechniken?

Die Art der fehlenden Werte, ob sie komplett zufällig (MCAR), zufällig (MAR) oder nicht zufällig (NMAR) sind, kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung der Imputationstechniken haben. Im Allgemeinen sind Imputationstechniken weniger effektiv bei nicht zufällig fehlenden Werten (NMAR), da diese Werte systematisch von anderen Variablen abhängen können und somit schwieriger zu imputieren sind. Im Gegensatz dazu können Imputationstechniken besser mit zufällig fehlenden Werten (MCAR und MAR) umgehen, da sie weniger systematische Verzerrungen aufweisen. Daher ist es wichtig, die Art der fehlenden Werte zu berücksichtigen, um die geeignetste Imputationstechnik auszuwählen.

Wie lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Anwendungsgebiete mit fehlenden Werten übertragen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf andere Anwendungsgebiete mit fehlenden Werten übertragen werden, insbesondere im Gesundheitswesen und anderen datenintensiven Bereichen. Durch die Identifizierung der effektivsten Imputationstechniken, wie Missforest und MICE, können Forscher und Datenwissenschaftler in verschiedenen Branchen bessere Entscheidungen treffen, wenn es um den Umgang mit fehlenden Werten in ihren Datensätzen geht. Darüber hinaus kann die Erkenntnis, dass es besser ist, die Imputation vor der Merkmalsauswahl durchzuführen, auf andere Studien und Analysen angewendet werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Die Methoden und Ergebnisse dieser Studie bieten einen Leitfaden für die effektive Bewältigung von fehlenden Werten in verschiedenen Anwendungsgebieten.