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原文出处：拓端数据部落公众号
介绍
缺失值被认为是预测建模的首要阻碍。因而，把握克服这些问题的办法很重要。
估算缺失值的办法的抉择在很大水平上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析办法中，删除是用于 解决缺失值 的默认办法。然而，它会导致信息失落。
在本文中，我列出了 5 个 R 语言办法。
链式方程进行的多元插补
通过链式方程进行的多元插补是 R 用户罕用的。与单个插补（例如均值）相比，创立多个插补可解决缺失值的不确定性。
MICE 假设 缺失 数据是随机（MAR）缺失 ，这意味着，一个值 缺失 概率上观测值仅取决于并且能够应用它们来预测。通过为每个变量指定插补模型，能够按变量插补数据。
例如：假如咱们有 X1，X2….Xk 变量。如果 X1 短少值，那么它将在其余变量 X2 到 Xk 上回归。而后，将 X1 中的缺失值替换为取得的预测值。同样，如果 X2 短少值，则 X1，X3 至 Xk 变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。
默认状况下，线性回归用于预测间断缺失值。Logistic 回归用于分类缺失值。一旦实现此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。通常，将这些数据集别离构建模型并组合其后果被认为是一个好习惯。
确切地说，应用的办法是：
- PMM（预测均值匹配）–用于数字变量
- logreg（逻辑回归）–对于二进制变量（具备 2 个级别）
- polyreg（贝叶斯多元回归）–用于因子变量（> = 2 级）
- 比例 模型（有序，\> = 2 个级别）
当初让咱们 实际操作。
> path <- "../Data/Tutorial"
> setwd(path)
#读取数据
> data <- iris
#随机产生 10%的缺失值
> summary(iris)
#随机产生 10%的缺失值
> iris.mis <- prodNA(iris, noNA = 0.1)
#检查数据中引入的缺失值
> summary(iris.mis)我删除了分类变量。让咱们在这里关注间断值。要解决分类变量，只需对 类 level进行编码并依照以下步骤进行即可。
#删除类别变量
> iris.mis <- subset(iris.mis, select = -c(Species))
> summary(iris.mis)_md.pattern_返回数据集中每个变量中存在的缺失值的表格模式。
> md.pattern(iris.mis)
让咱们理解一下这张表。有 98 个观测值，没有缺失值。Sepal.Length 中有 10 个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width 等还有 13 个缺失值。
咱们还能够创立代表缺失值的视觉效果。
> mice_plot <- aggr(iris.mis, col=c('navyblue','yellow'),
numbers=TRUE, sortVars=TRUE,
labels=names(iris.mis), cex.axis=.7,
gap=3, ylab=c("Missing data","Pattern"))
让咱们疾速理解这一点。数据集中有 67%的值，没有缺失值。在 Petal.Length 中短少 10%的值，在 Petal.Width 中短少 8%的值，依此类推。您还能够查看直方图，该直方图分明地形容了变量中缺失值的影响。
当初，让咱们估算缺失的值。
Multiply imputed data set
Call:
Number of multiple imputations: 5
Missing cells per column:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
13 14 16 15
Imputation methods:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
"pmm" "pmm" "pmm" "pmm"
VisitSequence:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 2 3 4
PredictorMatrix:
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length 0 1 1 1
Sepal.Width 1 0 1 1
Petal.Length 1 1 0 1
Petal.Width 1 1 1 0
Random generator seed value: 500这是应用的参数的阐明：
- m – 估算数据集
- maxit – 插补缺失值的迭代次数
- method –是指插补中应用的办法。咱们应用了预测均值匹配。
因为有 5 个估算数据集，因而能够应用_complete（）_函数抉择任何数据集。
还能够合并来自这些模型的后果，并应用_pool（）_命令取得合并的输入。
请留神，我仅出于演示目标应用了下面的命令。您能够在最初替换变量值并尝试。
多重插补
该程序包还执行多个插补（生成插补数据集）以解决缺失值。多重插补有助于缩小偏差并提高效率。它能够通过基于 bootstrap 程序的EMB 算法，从而能够更疾速，更牢靠地插入许多变量，包含横截面，工夫序列数据等。此外，还能够应用多核 CPU 的并行插入。
它做出以下假如：
- 数据集中的所有变量均具备多元正态分布（MVN）。它应用均值和协方差汇总数据。
- 缺失数据实质上是随机的（随机 缺失）
因而，当数据具备多变量正态分布时，最无效。如果没有，将进行转换以使数据靠近 正态分布。
惟一须要留神的是对变量进行 分类。
#拜访估算的输入
> amelia_fit$imputations\[\[1\]\]
> amelia_fit$imputations\[\[2\]\]
> amelia_fit$imputations\[\[3\]\]
> amelia_fit$imputations\[\[4\]\]
> amelia_fit$imputations\[\[5\]\]要检查数据集中的 特定列，应用
> amelia_fit$imputations\[\[5\]\]$Sepal.Length
#将输入导出到 csv 文件
> write.amelia(amelia\_fit, file.stem = "imputed\_data_set")随机森林
顾名思义，missForest 是一个实现随机森林算法。它实用于各种变量类型的非参数插补法。那么，什么是非参数办法？
非参数办法不会有对于函数模式明确的假如_˚F _。取而代之的是，它尝试预计_f_，使其能够与数据点尽可能 靠近。
它是如何工作的？简而言之，它为每个变量建设一个随机森林模型。而后，它应用模型在观测值的帮忙下预测变量中的缺失值。
它产生 OOB（袋外）估算误差预计。而且，它对插补过程提供了高水平的管制。它有抉择别离返回 OOB（每个变量），而不是汇集在整个数据矩阵。这有助于 精确估算 模型值。
NRMSE 是归一化的均方误差。它用于示意从估算间断值得出的误差。PFC（谬误分类的比例）用于示意从估算类别值得出的 误差。
#比拟理论数据准确性
> iris.err <- mixError(iris.imp$ximp, iris.mis, iris)
>iris.err
NRMSE PFC
0.1535103 0.0625000这表明类别变量的误差为 6%，连续变量的误差为 15%。这能够通过调整_mtry_和_ntree_参数的值来改善。mtry 是指在每个 分支 中随机采样的变量数。ntree 是指在森林中成长的树木数量。
非参数回归办法
对多个插补中的每个插补应用不同的 bootstrap 程序重采样。而后，将 加性模型（非参数回归办法）拟合到从原始数据中进行替换失去的样本上，并应用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。
而后，它应用预测均值匹配（默认）来插补缺失值。预测均值匹配非常适合间断和分类（二进制和多级），而无需计算残差和最大似然拟合。
自动识别变量类型并对其进行相应解决。
> impute_arg
输入显示 R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。应用以下命令 查看估算值
#查看估算变量 Sepal.Length
> impute_arg$imputed$Sepal.Length带有诊断的多重插补
带有诊断的多重插补 提供了一些用于解决缺失值的 办法。它也构建了多个插补模型来近似缺失值。并且，应用预测均值匹配办法。
尽管，我曾经在下面解释了预测均值匹配（pmm）：对于变量中缺失值的每个察看值，咱们都会从可用值中找到最靠近的察看值该变量的预测均值。而后将来自“匹配”的察看值用作推断值。
- 它能够对插补模型进行图形诊断，并能够实现插补过程的收敛。
- 它应用贝叶斯版本的回归模型来 解决问题。
- 插补模型标准相似于 R 中的回归输入
- 它会自动检测数据中的不规则性，例如变量之间的高共线性。
- 而且，它在归算过程中减少了噪声，以解决加性束缚的问题。
如图所示，它应用汇总统计信息来定义估算值。
尾注
在本文中，我阐明应用 5 个办法进行缺失值估算。这种办法能够帮忙您在建设预测模型时取得更高的准确性。
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