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機械学習による欠損値補完（Imputation）アルゴリズムの選定基準と活用法

データに存在する欠損値を、平均値、中央値、最頻値、または機械学習モデル（例: k-NN、回帰モデル）を用いて予測・補完し、分析可能な状態にする技術です。

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機械学習による欠損値補完（Imputation）アルゴリズムの選定基準と活用法とは

親クラスター「データ分析のデータクレンジング」の解説より

データに存在する欠損値を、平均値、中央値、最頻値、または機械学習モデル（例: k-NN、回帰モデル）を用いて予測・補完し、分析可能な状態にする技術です。

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