欠損値処理とは？データ分析・機械学習の品質を高める前処理

はじめに

欠損値処理は、データセットに存在する欠落データ（欠損値）を適切に扱うための前処理技術です。
欠損値がそのまま残ると、モデルの学習や分析結果に悪影響を及ぼすため、正確な処理が求められます。
この記事では欠損値の種類や代表的な処理方法、実践的なポイントをわかりやすく解説します。

基本情報・概要

欠損値とは、データが記録されていない、あるいは失われた状態のことです。
欠損の発生には以下の3種類があります。

• 欠損の種類：
  • MCAR（Missing Completely at Random）：完全にランダムに欠損
  • MAR（Missing at Random）：観測されている他の変数に依存して欠損
  • MNAR（Missing Not at Random）：欠損自体に原因がある

深掘り解説

• 欠損値の検出
  欠損値はNaNや特定の記号で表されることが多く、まずは欠損の有無を確認することが重要。

• 欠損値処理の方法

  • 削除：欠損データや欠損特徴量を丸ごと除去する。単純だが情報損失が大きい。
  • 補完：平均値、中央値、最頻値での置換。単純で使いやすい。
  • 回帰補完やKNN補完：他の特徴量から欠損値を予測して埋める高度な手法。
  • 多重代入法（MICE）：複数回の補完を行い不確実性を考慮。

• 欠損値の影響
  適切に処理しないとモデル性能の低下やバイアス発生の原因となる。

応用・発展的な使い方

• 医療データやアンケートデータの前処理
• 時系列データの穴埋め
• 自動補完アルゴリズムの活用（AutoMLとの連携）
• 欠損値パターンの分析によるデータ品質向上

よくある誤解と注意点

• 欠損値の除去は情報損失につながるため注意が必要
• 単純な補完はバイアスを生むことがある
• 欠損の原因を理解し、適切な処理を選ぶことが重要

まとめ

欠損値処理はデータ品質の向上と機械学習モデルの精度確保に不可欠なステップです。
欠損の種類やデータ特性を考慮した適切な方法を選び、処理を行いましょう。
データ分析の信頼性を高めるために、欠損値処理の基本をしっかり理解しておくことが重要です。