実験タイプによるインピュテーション

代入方法は、作成する実験のタイプによって異なります。

• 分類および回帰では、カテゴリー・インピュテーションおよび数値インピュテーションの方法を構成できます。
• 時系列の問題の場合は、数値列に適用する代入方法のセットから選択できます。 エクスペリメントを実行すると、セットの中で最もパフォーマンスの高いメソッドが自動的に適用されます。 特定の値を置換値として指定することもできます。

インピュテーションの有効化

インピュテーション・オプションを表示および設定するには：

1. エクスペリメントを構成するときに エクスペリメント設定 をクリックしてください。
2. データ・ソース オプションをクリックしてください。
3. データ・インピュテーションを有効にするをクリックしてください。 データ・インピュテーションを明示的に有効にしていないが、データ・ソースに欠損値がある場合、AutoAI は警告を出し、デフォルトのインピュテーション方法を適用することに注意してください。 インピュテーションの詳細を参照してください。
4. 「インピュテーション」セクションのオプションを選択してください。
5. オプションで、データ列で受け入れ可能なインピュテーションのパーセンテージのしきい値を設定します。 欠落値のパーセンテージが指定されたしきい値を超えると、エクスペリメントは失敗します。 解決するには、データ・ソースを更新するか、しきい値を調整します。

分類および回帰の実験のためのインピュテーションの構成

2 項分類、複数クラス分類、または回帰実験で欠損データをインピュテーションするには、以下のいずれかの方法を選択します。 テキスト・ベース (カテゴリー) データの値を入力する方法と、数値データの値を入力する方法があることに注意してください。

時系列実験のためのインピュテーションの構成

これらの方法の一部またはすべてを選択します。 複数のメソッドを選択すると、最もパフォーマンスの高いメソッドがテストに自動的に適用されます。

今後のステップ

時系列実験のデータ代入実装の詳細

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