缺失值插补对机器学习性能影响的深度探究

"这篇论文是关于缺失值插补方法如何影响机器学习性能的文献回顾和分析，重点关注过去十年的研究。作者们从2010年至2021年8月间挑选了191篇相关文章，运用PRISMA技术进行系统性综述。文章讨论了缺失值插补的定义、理论、分析以及与机器学习分类模型的评价指标。通过12年的数据分析，揭示了MVI方法的发展趋势，并提出了一些包含MVI的机器学习管道在不同数据集上的表现。此外，文章还为未来的研究方向提供了指导。" 在医学信息学中，数据的质量至关重要，而缺失值是数据质量的一大挑战。缺失值插补（Missing Value Imputation, MVI）是处理这一问题的关键技术，它能提高机器学习模型的性能。根据数据缺失的模式，缺失值可以分为完全随机缺失（Missing Completely at Random, MCAR）、随机缺失（Missing at Random, MAR）和非随机缺失（Not Missing at Random, NMAR）。 在处理缺失值时，选择合适的插补方法至关重要。常见的MVI方法包括均值插补、中位数插补、最近邻插补（KNN）、多重插补（Multiple Imputation）、主成分分析插补、决策树插补等。每种方法都有其适用场景和优缺点，例如，均值插补简单但可能导致偏差，而KNN插补可以利用邻近样本的信息但计算成本较高。 机器学习模型的性能评估通常涉及精度、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等指标。在应用MVI方法后，这些指标可以帮助研究人员评估模型的预测能力是否得到提升。同时，通过比较不同插补方法的结果，可以找出最适合作为预处理步骤的插补策略。 论文中的研究发现，MVI方法的选择会直接影响机器学习模型的预测准确性和稳定性。随着技术的发展，深度学习和集成学习等先进方法也被应用于缺失值插补，它们可以更灵活地捕捉数据的复杂结构，但可能需要更多的计算资源。 在未来的研究中，重要的是继续探索和开发适应不同类型数据和任务的MVI方法，并结合领域知识优化插补过程。此外，对于非结构化数据（如文本、图像或时间序列数据）的缺失值处理，以及考虑缺失值的因果推断也是研究热点。最后，研究者应更加关注插补方法的解释性和模型的可解释性，这对于医疗、金融等领域的决策支持系统尤其重要。