Это три типа механизмов пропусков в данных — и от понимания того, какой из них у вас, зависит, как правильно обрабатывать пропущенные значения.
🔍MCAR (Missing Completely at Random) Пропуски появляются совершенно случайно — не зависят ни от наблюдаемых, ни от ненаблюдаемых переменных.
📌 Пример: датчик случайно перестал записывать температуру из-за сбоя связи. ✅ Что делать: удаление строк или простая импутация — допустимо, модель почти не искажается.
🔍MAR (Missing At Random) Пропуски зависят от других наблюдаемых признаков, но не от самого недостающего значения.
📌 Пример: доход клиента не указан, но это чаще бывает у молодых пользователей — и возраст у нас есть. ✅ Что делать: множественная импутация (Multiple Imputation), модели, учитывающие другие признаки, работают хорошо.
🔍MNAR (Missing Not At Random) Пропуски зависят от самого значения, которое пропущено. То есть в данных есть систематическая причина, скрытая внутри пропуска.
📌 Пример: люди с высоким доходом не указывают его в анкете — именно потому, что он высокий. ✅ Что делать: здесь простые методы не помогут. Часто требуется: — Моделировать механизм пропуска явно. — Включать индикаторы пропусков как отдельные признаки. — Использовать экспертные знания или специализированные байесовские подходы.
Это три типа механизмов пропусков в данных — и от понимания того, какой из них у вас, зависит, как правильно обрабатывать пропущенные значения.
🔍MCAR (Missing Completely at Random) Пропуски появляются совершенно случайно — не зависят ни от наблюдаемых, ни от ненаблюдаемых переменных.
📌 Пример: датчик случайно перестал записывать температуру из-за сбоя связи. ✅ Что делать: удаление строк или простая импутация — допустимо, модель почти не искажается.
🔍MAR (Missing At Random) Пропуски зависят от других наблюдаемых признаков, но не от самого недостающего значения.
📌 Пример: доход клиента не указан, но это чаще бывает у молодых пользователей — и возраст у нас есть. ✅ Что делать: множественная импутация (Multiple Imputation), модели, учитывающие другие признаки, работают хорошо.
🔍MNAR (Missing Not At Random) Пропуски зависят от самого значения, которое пропущено. То есть в данных есть систематическая причина, скрытая внутри пропуска.
📌 Пример: люди с высоким доходом не указывают его в анкете — именно потому, что он высокий. ✅ Что делать: здесь простые методы не помогут. Часто требуется: — Моделировать механизм пропуска явно. — Включать индикаторы пропусков как отдельные признаки. — Использовать экспертные знания или специализированные байесовские подходы.
Durov said on his Telegram channel today that the two and a half year blockchain and crypto project has been put to sleep. Ironically, after leaving Russia because the government wanted his encryption keys to his social media firm, Durov’s cryptocurrency idea lost steam because of a U.S. court. “The technology we created allowed for an open, free, decentralized exchange of value and ideas. TON had the potential to revolutionize how people store and transfer funds and information,” he wrote on his channel. “Unfortunately, a U.S. court stopped TON from happening.”
Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from it
