【Weka】欠損データを自動的に補完するフィルタを使ってみた。
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最終更新日：2018/07/24
機械学習 Missing values, Weka, 欠損データ, 自動的に補完
機械学習で用いるデータについてです。データは完璧なことに越したことはないが、通常は、ある属性の値が入っていない欠損データ（Missing values）があります。この欠損データをどう取り扱うかについては、
欠損データを含むタプルを無視する。
欠損データの補完を行う。
の２通り考えられます。欠損データを含むタプルを無視するのはもったいないとされており、欠損データの補完を考えます。
欠損データの補完方法については色々あるようですが、一般的な手法としては、
- 数値データの場合は、平均値（mean）
- カテゴリデータの場合は、最も多く現れたカテゴリ
を割り当てるようです。
機械学習ソフト Weka には欠損データを自動的に補完するフィルタ機能がついているので今回使ってみました。
Contents
使用データ：labor.arff
今回使用したデータは、Weka 用に用意されている labor.arff というデータセットを以下からダウンロードしてきました。
http://storm.cis.fordham.edu/~gweiss/data-mining/datasets.html
データの読み込み
前処理タブ -> ファイルを開く で labor.arff を選択します。
編集ボタンでデータを表形式でみることがきます。
薄いブルーで塗られたセルが欠損データになります。
欠損データの補完
欠損データの補完を自動で行うには、前処理タブのフィルター選択ボタンを押して、filters -> unsupervised -> attribute -> ReplaceMissingValues を選択します。
フィルターが設定できたら、適応ボタンを押してフィルターを反映させます。
再度、編集ボタンからデータの確認を行い、データが補完されていることを確認します。
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