決定するのが一般的です。個の中で最も出現頻度の高いカテゴリとなります。用いたノンパラメトリックな代入法です。決定木のアンサンブル法の代表的手法で、バギングに加えてランダムな特徴選択を取り入れています。これらの利点を生かしています。実際に、missForestパッケージは内部でrandomForestパッケージを使用しています。アルゴリズムを論文から引用します。以外の対象行を除く観測値とします。以下のようなイメージです。したアルゴリズムの流れは以下です。予測が安定した状態となります。対する差は以下で計算されます。対する差は以下で計算されます。カテゴリ変数中の欠測値の数です。以下の例ではdoParallelパッケージにより処理を並列化しています。いった多変量解析に基づく代入を行います。連続変数とカテゴリ変数間の類似度を考慮し欠測値に代入することができます。稀なカテゴリが欠測している場合や、変数間に線形的な関係がある場合に良い予測が得られるようです。比較にも言及しているので興味がある方は参考文献をご参照ください。欠測値を予測する時に使う主成分の次元数を交差検証により推定します。反復はパラメータ推定と予測値の欠測値への代入を収束するまで繰り返し実行することを意味します。正規化を行うことでノイズが多かったり欠測値が多い場合に予測性能が低下する問題を改善しています。最後に、完全データと3つの擬似完全データから作成した線形回帰モデルのパラメータ推定値を確認します。以下のプロットにはcoefplotパッケージを使用しています。いずれもそこそこの精度で推定できていると思います。よる代入をご紹介しました。紹介しきれなかったCRANパッケージ含め代入法別にパッケージがまとめられているので興味がある方はご覧下さい。実世界のデータは欠測値を含んでいることが多くありますが、欠損データをどのように扱うかは後続の分析にも大きな影響を与えます。そのため、欠測メカニズムを含めたデータの性質に応じて適切な処理を選択することが重要だと思います。一方で、複数の代入法を試し結果を比較することで気づく点もあるかもしれません。前回と今回の記事が少しでも分析のお役に立てれば幸いです。クロスバイク、映画鑑賞、猫が好き。