Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

📌 Регрессионная импутация пропусков: детерминированная vs стохастическая

Регрессионная импутация — один из мощных методов обработки пропусков в данных. Она предсказывает недостающие значения на основе связей с другими переменными. Существует два основных подхода:

Детерминированная регрессионная импутация:
✅ Пропуски заменяются предсказанными значениями регрессионной модели.
✅ Такой метод прост и воспроизводим, но у него есть минус — все значения лежат строго на линии регрессии.
✅ Это снижает естественную изменчивость данных, занижает стандартные ошибки и может искажать статистические выводы.

Стохастическая регрессионная импутация:
✅ К предсказанным значениям добавляется случайный шум (остатки модели).
✅ Это сохраняет естественную дисперсию и делает восстановленные значения более реалистичными.
✅ Метод чуть сложнее в реализации, но лучше отражает реальное распределение признака.

Визуализация:
📊 Слева: детерминированный метод — все красные точки на линии регрессии → нет вариации.
📊 Справа: стохастический метод — красные точки с шумом ближе к реальному разбросу чёрных наблюдений.

Что выбрать?

Если важна сохранность естественной вариабельности и корректные связи между переменными — стохастическая регрессионная импутация будет предпочтительнее.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍2❤1

www.tgoop.com/dsproglib/6905

1.01K viewsOct 2 at 07:06

📌 Регрессионная импутация пропусков: детерминированная vs стохастическая

Регрессионная импутация — один из мощных методов обработки пропусков в данных. Она предсказывает недостающие значения на основе связей с другими переменными. Существует два основных подхода:

Детерминированная регрессионная импутация:
✅ Пропуски заменяются предсказанными значениями регрессионной модели.
✅ Такой метод прост и воспроизводим, но у него есть минус — все значения лежат строго на линии регрессии.
✅ Это снижает естественную изменчивость данных, занижает стандартные ошибки и может искажать статистические выводы.

Стохастическая регрессионная импутация:
✅ К предсказанным значениям добавляется случайный шум (остатки модели).
✅ Это сохраняет естественную дисперсию и делает восстановленные значения более реалистичными.
✅ Метод чуть сложнее в реализации, но лучше отражает реальное распределение признака.

Визуализация:
📊 Слева: детерминированный метод — все красные точки на линии регрессии → нет вариации.
📊 Справа: стохастический метод — красные точки с шумом ближе к реальному разбросу чёрных наблюдений.

Что выбрать?

Если важна сохранность естественной вариабельности и корректные связи между переменными — стохастическая регрессионная импутация будет предпочтительнее.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст