이 논문은 결측 데이터 처리에 대한 종합적인 검토를 제공한다. 주요 내용은 다음과 같다:
결측 데이터의 개념, 유형, 발생 원인 등을 설명하고, 결측 데이터 처리의 중요성을 강조한다.
결측 데이터 메커니즘을 Missing Completely At Random (MCAR), Missing At Random (MAR), Missing Not At Random (MNAR)으로 구분하고, 각 메커니즘의 특성과 처리 방법의 차이를 상세히 설명한다. 특히 MAR과 MNAR 메커니즘에 대한 이해와 대응의 필요성을 강조한다.
결측 데이터 처리 방법을 삭제 방식, 대체 방식, 표현 학습 방식으로 분류하고, 각 방식의 장단점과 적용 사례를 비교 분석한다.
특히 대체 방식 중 신경망 기반 방법에 주목하여, 다양한 신경망 기반 결측 데이터 대체 기법을 상세히 소개한다.
기존 연구에서 사용된 결측 데이터 생성 방법을 정리하고, MCAR, MAR, MNAR 메커니즘별 특성을 비교한다.
결측 데이터 처리 성능 평가 지표와 향후 연구 방향을 제시한다.
이 논문은 결측 데이터 처리에 대한 포괄적인 이해와 실용적인 지침을 제공하여, 데이터 분석 및 의사결정 과정에서 결측 데이터 문제를 효과적으로 해결할 수 있도록 돕는다.
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