KNNIは「K-Nearest Neighbors Imputation」の略称です。これは、データ分析や機械学習の分野で使われる手法の一つで、欠損データを補完するために、近傍のデータポイントを利用します。具体的には、あるデータポイントの欠損値を、そのデータポイントに最も近い他のデータポイントの値を参考にして推測する方法です。 この手法は、特にデータセットに欠損値が多い場合に有効で、データの質を向上させるために広く利用されています。KNNIは、データの分布や特性に応じて、適切な近傍の数（Kの値）を選ぶことが重要です。