Eksik veri, çoğu veri analizinde ve makine öğrenimi projelerinde karşılaşılan önemli bir sorundur. Eksik veriler, yanlış analizlere ve hatalı modeller oluşturulmasına yol açabilir. Bu nedenle, eksik verilerin uygun bir şekilde işlenmesi önemlidir. Aşağıda yaygın olarak kullanılan missing data imputation (eksik veri tamamlama) yöntemleri açıklanmıştır.
1. Eksik Verilerin Doğrudan Silinmesi
1.1 Satır Silme (Listwise Deletion)
Bu yöntem, eksik verilerin bulunduğu satırların tamamen silinmesini içerir. Analiz yalnızca eksiksiz veri içeren satırlar üzerinden yapılır.
- Avantajlar: Basit ve kolay uygulanabilir.
- Dezavantajlar: Veri kaybına neden olabilir ve küçük veri setlerinde yanlılığa yol açabilir.
1.2 Değişken Silme (Variable Deletion)
Eksik verilerin yoğun olduğu değişkenlerin veri setinden tamamen çıkarılmasını ifade eder.
- Avantajlar: Hızlı bir çözüm sunar.
- Dezavantajlar: Önemli bilgiler kaybedilebilir.
2. Tek Değer Atama (Single Imputation)
2.1 Ortalama ile Tamamlama (Mean Imputation)
Eksik değerler, ilgili değişkenin ortalama değeriyle doldurulur.
- Avantajlar: Basit ve hızlı bir yöntemdir.
- Dezavantajlar: Verideki varyansı azaltır ve analiz sonuçları yanlı olabilir.
2.2 Medyan ile Tamamlama
Eksik değerler, ilgili değişkenin medyan değeriyle doldurulur.
- Avantajlar: Aykırı değerlerden daha az etkilenir.
- Dezavantajlar: Verinin doğal yapısı bozulabilir.
2.3 Sabit Bir Değer Atama
Eksik değerlere, örneğin “0” veya “Bilinmiyor” gibi sabit bir değer atanabilir.
- Avantajlar: Basit ve özelleştirilebilir.
- Dezavantajlar: Analiz sonuçlarını yanlılıkla etkileyebilir.
3. Tahmine Dayalı Yöntemler (Predictive Methods)
3.1 Regresyon ile Tamamlama
Eksik değerler, diğer değişkenler kullanılarak regresyon modeli yardımıyla tahmin edilir.
- Avantajlar: Daha doğru tahminler sağlar.
- Dezavantajlar: Karmaşık olabilir ve model varsayımlarına bağlıdır.
3.2 K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors, KNN)
Eksik değerler, benzer kayıtlardan elde edilen ortalama veya medyan değerle doldurulur.
- Avantajlar: Verinin yapısını daha iyi korur.
- Dezavantajlar: Veri seti büyüdükçe hesaplama maliyeti artar.
3.3 Makine Öğrenimi Algoritmaları
Eksik değerlerin tahmini için karar ağaçları, rastgele ormanlar (random forests) gibi makine öğrenimi modelleri kullanılabilir.
- Avantajlar: Daha karmaşık eksik veri problemlerine çözüm sağlar.
- Dezavantajlar: Daha fazla hesaplama gücü gerektirir.
4. Çoklu Atama (Multiple Imputation)
Bu yöntemde, eksik değerler birden fazla defa tahmin edilir ve bu tahminler arasındaki belirsizlik hesaba katılır. Eksik değerler için birden fazla tahmin seti oluşturulur. Her bir set üzerinde analiz yapılır. Sonuçlar birleştirilerek nihai analiz elde edilir.
- Avantajlar: Daha doğru ve güvenilir sonuçlar sağlar.
- Dezavantajlar: Uygulaması karmaşıktır ve daha uzun sürebilir.
5. Zaman Serisi Verilerinde Eksik Veri Tamamlama
5.1 Doğrusal Enterpolasyon
Eksik değerler, komşu zaman noktalarının doğrusal ortalaması kullanılarak tahmin edilir.
- Avantajlar: Basit ve sezgisel.
- Dezavantajlar: Lineer olmayan veriler için yanlı olabilir.
5.2 Taşıma (Forward/Backward Filling)
Eksik değerler, önceki veya sonraki değerler ile doldurulur.
- Avantajlar: Zaman serisi verilerinde yaygın olarak kullanılır.
- Dezavantajlar: Veri setinin yapısına bağlıdır.