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値が欠落しているフィールドの処理 (SPSS Modeler)
最終更新: 2024年10月04日
欠損値の大部分が少数のフィールドに集中している場合は、レコード レベルではなくフィールド レベルで欠損値に対処することができます。 この方法では、欠損値の処理方法を決める前に、特定のフィールドの相対重要度を調べることがもできます。 フィールドがモデル作成において重要ではない場合、欠損値の過多に関わらず、そのフィールドを保持する価値はないと思われます。
例えば、マーケットリサーチ会社がデータの収集に 50 の質問から成る一般的なアンケートを使用する場合を考えてみましょう。 そのうちの 2 つの質問は年齢と政治信条に関するもので、これは多くの人が提供をためらう情報です。 この場合、 Age と Political_persuasion には多数の欠損値があります。
フィールドの尺度
どの方法を使用するかを決める際には、欠損値のあるフィールドの尺度も考慮する必要があります。
数値型フィールド: Continuousなどの数値フィールド・タイプの場合、数値フィールドにブランクが含まれていると多くのモデルが機能しないため、モデルを作成する前に常に非数値を除去する必要があります。
カテゴリー・フィールド: Nominal や Flagなどのカテゴリー・フィールドの場合、欠損値を変更する必要はありませんが、モデルの精度は向上します。 例えば、 Sex フィールドを使用するモデルは、 Y や Zなどの意味のない値でも機能しますが、 M や F 以外のすべての値を削除すると、モデルの精度が向上します。
スクリーニングまたは削除フィールド
あまりに多くの欠損値を含むフィールドのスクリーニングには、次のようなオプションがあります。