Lucidi modulo Data Mining
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Missing data<br />
Missing completely at random (MCAR)<br />
<br />
<br />
I dati mancanti sono distribuiti random su tutte le<br />
features<br />
La presenza di MCAR può essere confermata<br />
suddividendo i campioni in due gruppi (con e<br />
senza dati mancanti) e effettuando un t-tests sulle<br />
differenze medie tra le features per evidenziare se<br />
i due gruppi di campioni presentano (o meno)<br />
differenze significative<br />
Missing data<br />
<br />
<br />
Missing at random (MAR)<br />
I dati mancanti non sono distribuiti random su tutte le<br />
feature ma solo in alcune<br />
MAR sono più comuni dei MCAR.<br />
Non-ignorable missingness (Missing Not at random)<br />
Esempi di dati mancanti più probelmatici da trattare<br />
I missing values non sono distribuiti random su tutte le<br />
osservazioni, ma la probabilità di trovare un dato mancante<br />
non può essere stimata utilizzando le variabili nel modello<br />
Trattamento: sostituire il dato mancante in base a altri dati<br />
esterni al compito di DM<br />
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