KNNIの特徴について説明しますね。 定義: KNNIは「K-Nearest Neighbors Imputation」の略で、データの欠損値を補完するための手法です。 主な特徴: 近傍法: KNNIは、欠損値を持つデータポイントの近くにある他のデータポイントを基にして、欠損値を推測します。具体的には、最も近いK個のデータポイントの値を参考にします。 非パラメトリック: この手法は、特定の分布を仮定しないため、データの分布に依存せずに柔軟に適用できます。 計算コスト: KNNIは計算量が多くなることがあるため、大規模なデータセットでは実行速度が遅くなる可能性があります。 用途: データ前処理: 機械学習モデルを構築する前に、データの欠損値を補完するために広く使用されます。 異常値処理: 異常値を検出し、適切な値で補完する際にも役立ちます。 KNNIは、データ分析や機械学習の分野で非常に有用な手法ですが、データの特性や規模に応じて適切に使うことが大切です。