Imputation automatisée de données: un outil polyvalent dans JMP (R) Pro 14 pour la gestion des valeurs manquantes (2019-EU-30MP-118)Niveau: intermédiaire
Fonction: Analyste / Scientifique / Ingénieur
Industrie: Autre
Milo Page, développeur statisticien de recherche JMP, SAS
JMP Pro 14 inclut un nouvel utilitaire ADI (Automated Data Imputation), une méthode d'imputation de données manquante, en continu, polyvalente et optimisée en termes de réglage. Nous le recommandons pour la gestion des données manquantes en tant qu'étape de pré-traitement pour l'ajustement prédictif du modèle. Il ajuste empiriquement votre ensemble de données pour extraire la structure sous-jacente, même en présence de données manquantes. Il respecte également les partitions de formation et de validation et les interfaces de manière transparente avec les modèles prédictifs. Il est développé à l'aide de puissantes méthodes de complétion matricielle avec quelques extensions supplémentaires pour plus de robustesse et de flexibilité. Cette présentation portera sur le moment où une ADI est appropriée et sur son utilisation dans JMP Pro 14. Je vais également décrire un flux de travail recommandé pour le traitement de données avec des valeurs manquantes et démontrer les performances d'ADI sur certains exemples.
