Livello: Intermedio
Milo Page, JMP Research Statistician Developer, SAS
JMP Pro 14 include una nuova utility Automated Data Imputation (ADI), un metodo di imputazione dei dati mancanti, versatile, empiricamente ottimizzato, in streaming. Lo consigliamo per la gestione dei dati mancanti come fase di pre-elaborazione per l'adattamento del modello predittivo. Si adatta empiricamente al tuo set di dati per estrarre la struttura sottostante, anche in presenza di dati mancanti. Rispetta inoltre le partizioni di training e convalida e si interfaccia perfettamente con i modelli predittivi. È sviluppato utilizzando potenti metodi di completamento della matrice con alcune estensioni aggiunte per robustezza e flessibilità. Questa presentazione si concentrerà su quando ADI è appropriato e come utilizzarlo in JMP Pro 14. Descriverò anche un flusso di lavoro consigliato per l'elaborazione dei dati con valori mancanti e dimostrerò le prestazioni di ADI su alcuni esempi.
