欠損値

アンケートの空欄やデータ測定のミスなど、現実のデータには 欠損値 が含まれることが多い。

サンプル番号	特徴量1	特徴量2	特徴量3	特徴量4
1	0.1	1	10	100
2	0.2	2	20	200
3	0.3	3	30	NaN
4	0.4	NaN	40	400
5	0.5	5	50	500

欠損値を取り除く

失うデータが大きすぎて解析の信頼性に影響が出るリスクがある。

欠損値を含むサンプルを取り除く

サンプル番号	特徴量1	特徴量2	特徴量3	特徴量4
1	0.1	1	10	100
2	0.2	2	20	200
5	0.5	5	50	500

欠損値を含む特徴量を取り除く

サンプル番号	特徴量1	特徴量3
1	0.1	10
2	0.2	20
3	0.3	30
4	0.4	40
5	0.5	50

欠損値を補完する

平均値代入法

欠損のないサンプルで平均値を取る。
バイアスがかかるため推奨されない。

サンプル番号	特徴量1	特徴量2	特徴量3	特徴量4
1	0.1	1	10	100
2	0.2	2	20	200
3	0.3	3	30	300
4	0.4	2.75	40	400
5	0.5	5	50	500

多重代入法

（TODO）