Implementierungsdetails der Datenimputation für Zeitreihenexperimente

Hinweise zur Verwendung von use_imputation

• Wenn die Methode use_imputation als True angegeben ist und die Eingabedaten fehlende Werte enthalten:

  • imputation_threshold wird wirksam.
  • Imputer-Kandidaten in imputer_list werden für die Suche nach dem besten Imputer verwendet.
  • Wenn der beste Imputer Fillist, werden imputer_fill_type und imputer_fill_value angewendet; andernfalls werden sie ignoriert.

• Wenn die Methode use_imputation als True angegeben ist und die Eingabedaten keine fehlenden Werte aufweisen:

  • imputation_threshold is ignored.
  • Imputer-Kandidaten in imputer_list werden für die Suche nach dem besten Imputer verwendet. Wenn der beste Imputer Fillist, werden imputer_fill_type und imputer_fill_value angewendet; andernfalls werden sie ignoriert.

• Wenn die Methode use_imputation als False angegeben ist, die Eingabedaten jedoch fehlende Werte enthalten:

  • use_imputation wird mit einer Warnung aktiviert, dann folgt die Methode dem Verhalten für das erste Szenario.

• Wenn die Methode use_imputation als False angegeben ist und die Eingabedaten keine fehlenden Werte enthalten, ist keine weitere Verarbeitung erforderlich.

Beispiel:

"pipelines": [
      {
        "id": "automl",
        "runtime_ref": "hybrid",
        "nodes": [
          {
            "id": "automl-ts",
            "type": "execution_node",
            "op": "kube",
            "runtime_ref": "automl",
            "parameters": {
              "del_on_close": true,
              "optimization": {
	          "target_columns": [2,3,4],
	          "timestamp_column": 1,
	          "use_imputation": true
              }
            }
          }
        ]
      }
    ]

Übergeordnetes Thema: Datenimputation in AutoAI -Experimenten