কেএনএন ইম্পুটেশন আর প্যাকেজগুলি

Question

আমি একটি কেএনএন ইম্পুটেশন প্যাকেজ খুঁজছি। আমি ইমপুটেশন প্যাকেজটি দেখছি ( http://cran.r-project.org/web/packages/imput/imputation.pdf ) তবে কোনও কারণে কেএনএন ইমপুট ফাংশন (এমনকি বর্ণনা থেকে উদাহরণ অনুসরণ করার পরে) কেবল মনে হয় শূন্য মানগুলি বোঝাতে (নীচে হিসাবে)। আমি চারপাশে ঘুরে দেখছি কিন্তু এখনও কিছু খুঁজে পাচ্ছি না, এবং তাই ভাবছিলাম ভাল কেএনএন ইম্পুটেশন প্যাকেজগুলির জন্য কারও কাছে অন্য পরামর্শ আছে কিনা?

ওয়াট

নীচের প্রতি কোডে - এনএ মানগুলি শূন্যের দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয় - নন গড় মানের দ্বারা নয়

require(imputation)
x = matrix(rnorm(100),10,10)
x.missing = x > 1
x[x.missing] = NA
kNNImpute(x, 3)
x

Comments

সোর্স কোড github.com/jeffwong/imit/blob/master/R/kNN.R অনুসারে , দোষী করা যায় না এমন কোনও প্রবেশিকা কেবল শূন্যে সেট করা আছে। আপনি কেন এত শূন্য দেখতে পাচ্ছেন তার কারণ হ'ল প্যাকেজ লেখক যে অ্যালগরিদমকে বেছে নিয়েছেন তা এই এন্ট্রিগুলির জন্য মানগুলি প্রতিপন্ন করতে পারে না। এই মানগুলির জন্য বুদ্ধিমান অনুমানের জন্য কোনওভাবে অ্যালগরিদম শিথিল করা ভাল।

— ফ্লাউন্ডারিয়ার

(উপরের লিঙ্কে কোডের 91-93 লাইনগুলি দেখুন)

— ফ্লাউন্ডারার

কিছুক্ষণ আগে আমার একই প্রশ্ন ছিল, স্ট্যাকওভারফ্লোতে

— অ্যালেক্স ডব্লু

শুধু মূল্য লক্ষ: নেই কোন আশা কোনো নিন্দা মডেল আপনার অনুপস্থিত তথ্য যে আপনার উত্পন্ন করে থাকেন একজন নিরপেক্ষ প্রাক্কলন হবে (কিভাবে আপনি এটা বাদ উপর ভিত্তি করে)। অবশ্যই, আমি মনে করি আপনি kNNImputeআদৌ (আরও ভাল কাজ করার চেয়ে) কাজ করতে আগ্রহী, সুতরাং আপনি সম্ভবত পক্ষপাত সম্পর্কে চিন্তা করবেন না।

— ক্লিফ এবি

আপনি কেএনএন ব্যবহার করতে চান এমন কোনও নির্দিষ্ট কারণ আছে? ভবিষ্যদ্বাণীমূলক গড়ের মিলটি মিল বেশ কিছু এবং এর মধ্যে প্রচুর অনুকূল বৈশিষ্ট্য রয়েছে।

— রায়ভেলকোরো

Answer 1

আপনি নিম্নলিখিত প্যাকেজটি ব্যবহার করে দেখতে পারেন: ডিএমডাব্লু ।

এটি 3 এনএন-এর ক্ষেত্রে ব্যর্থ হয়েছে, 'জ্ঞানশক্তিতে ত্রুটি প্রদান করে (x, কে = 3): প্রতিবেশীদের গণনা করার জন্য যথেষ্ট সম্পূর্ণ মামলা নয়।'

যাইহোক, চেষ্টা 2 দেয়।

> knnImputation(x,k=2)
             [,1]       [,2]       [,3]       [,4]       [,5]        [,6]
 [1,] -0.59091360 -1.2698175  0.5556009 -0.1327224 -0.8325065  0.71664000
 [2,] -1.27255074 -0.7853602  0.7261897  0.2969900  0.2969556 -0.44612831
 [3,]  0.55473981  0.4748735  0.5158498 -0.9493917 -1.5187722 -0.99377854
 [4,] -0.47797654  0.1647818  0.6167311 -0.5149731  0.5240514 -0.46027809
 [5,] -1.08767831 -0.3785608  0.6659499 -0.7223724 -0.9512409 -1.60547053
 [6,] -0.06153279  0.9486815 -0.5464601  0.1544475  0.2835521 -0.82250221
 [7,] -0.82536029 -0.2906253 -3.0284281 -0.8473210  0.7985286 -0.09751927
 [8,] -1.15366189  0.5341000 -1.0109258 -1.5900281  0.2742328  0.29039928
 [9,] -1.49504465 -0.5419533  0.5766574 -1.2412777 -1.4089572 -0.71069839
[10,] -0.35935440 -0.2622265  0.4048126 -2.0869817  0.2682486  0.16904559
             [,7]       [,8]        [,9]      [,10]
 [1,]  0.58027159 -1.0669137  0.48670802  0.5824858
 [2,] -0.48314440 -1.0532693 -0.34030385 -1.1041681
 [3,] -2.81996446  0.3191438 -0.48117020 -0.0352633
 [4,] -0.55080515 -1.0620243 -0.51383557  0.3161907
 [5,] -0.56808769 -0.3696951  0.35549191  0.3202675
 [6,] -0.25043479 -1.0389393  0.07810902  0.5251606
 [7,] -0.41667318  0.8809541 -0.04613332 -1.1586756
 [8,] -0.06898363 -1.0736161  0.62698065 -1.0373835
 [9,]  0.30051583 -0.2936140  0.31417921 -1.4155193
[10,] -0.68180034 -1.0789745  0.58290920 -1.0197956

আপনি সম্পূর্ণ সিলেক্টস (এক্স) ব্যবহার করে পর্যাপ্ত পর্যবেক্ষণের জন্য পরীক্ষা করতে পারেন, যেখানে সেই মানটি কমপক্ষে কে হতে হবে।

এই সমস্যাটি কাটিয়ে উঠার একটি উপায় হ'ল আপনার প্রয়োজনীয়তা শিথিল করা (অর্থাত্ কম অপূর্ণ সারি), 1) এনএ প্রান্তিক বৃদ্ধি বা বিকল্পভাবে, 2) আপনার পর্যবেক্ষণের সংখ্যা বৃদ্ধি করা।

এখানে প্রথম:

> x = matrix(rnorm(100),10,10)
> x.missing = x > 2
> x[x.missing] = NA
> complete.cases(x)
 [1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
> knnImputation(x,k=3)
             [,1]       [,2]       [,3]       [,4]        [,5]       [,6]       [,7]        [,8]        [,9]       [,10]
 [1,]  0.86882569 -0.2409922  0.3859031  0.5818927 -1.50310330  0.8752261 -0.5173105 -2.18244988 -0.28817656 -0.63941237
 [2,]  1.54114079  0.7227511  0.7856277  0.8512048 -1.32442954 -2.1668744  0.7017532 -0.40086348 -0.41251883  0.42924986
 [3,]  0.60062917 -0.5955623  0.6192783 -0.3836310  0.06871570  1.7804657  0.5965411 -1.62625036  1.27706937  0.72860273
 [4,] -0.07328279 -0.1738157  1.4965579 -1.1686115 -0.06954318 -1.0171604 -0.3283916  0.63493884  0.72039689 -0.20889111
 [5,]  0.78747874 -0.8607320  0.4828322  0.6558960 -0.22064430  0.2001473  0.7725701  0.06155196  0.09011719 -1.01902968
 [6,]  0.17988720 -0.8520000 -0.5911523  1.8100573 -0.56108621  0.0151522 -0.2484345 -0.80695513 -0.18532984 -1.75115335
 [7,]  1.03943492  0.4880532 -2.7588922 -0.1336166 -1.28424057  1.2871333  0.7595750 -0.55615677 -1.67765572 -0.05440992
 [8,]  1.12394474  1.4890366 -1.6034648 -1.4315445 -0.23052386 -0.3536677 -0.8694188 -0.53689507 -1.11510406 -1.39108817
 [9,] -0.30393916  0.6216156  0.1559639  1.2297105 -0.29439390  1.8224512 -0.4457441 -0.32814665  0.55487894 -0.22602598
[10,]  1.18424722 -0.1816049 -2.2975095 -0.7537477  0.86647524 -0.8710603  0.3351710 -0.79632184 -0.56254688 -0.77449398
> x
             [,1]       [,2]       [,3]       [,4]       [,5]       [,6]       [,7]        [,8]        [,9]       [,10]
 [1,]  0.86882569 -0.2409922  0.3859031  0.5818927 -1.5031033  0.8752261 -0.5173105 -2.18244988 -0.28817656 -0.63941237
 [2,]  1.54114079  0.7227511  0.7856277  0.8512048 -1.3244295 -2.1668744  0.7017532 -0.40086348 -0.41251883  0.42924986
 [3,]  0.60062917 -0.5955623  0.6192783 -0.3836310  0.0687157  1.7804657  0.5965411 -1.62625036  1.27706937  0.72860273
 [4,] -0.07328279 -0.1738157  1.4965579 -1.1686115         NA -1.0171604 -0.3283916  0.63493884  0.72039689 -0.20889111
 [5,]  0.78747874 -0.8607320  0.4828322         NA -0.2206443  0.2001473  0.7725701  0.06155196  0.09011719 -1.01902968
 [6,]  0.17988720 -0.8520000 -0.5911523  1.8100573 -0.5610862  0.0151522 -0.2484345 -0.80695513 -0.18532984 -1.75115335
 [7,]  1.03943492  0.4880532 -2.7588922 -0.1336166 -1.2842406  1.2871333  0.7595750 -0.55615677 -1.67765572 -0.05440992
 [8,]  1.12394474  1.4890366 -1.6034648 -1.4315445 -0.2305239 -0.3536677 -0.8694188 -0.53689507 -1.11510406 -1.39108817
 [9,] -0.30393916  0.6216156  0.1559639  1.2297105 -0.2943939  1.8224512 -0.4457441 -0.32814665  0.55487894 -0.22602598
[10,]  1.18424722 -0.1816049 -2.2975095 -0.7537477  0.8664752 -0.8710603  0.3351710 -0.79632184 -0.56254688 -0.77449398

এখানে ২ য় উদাহরণ ...

x = matrix(rnorm(1000),100,10)
x.missing = x > 1
x[x.missing] = NA

complete.cases(x)

  [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
 [22] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [43]  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
 [64] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
 [85] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE

কমপক্ষে কে = 3 সম্পূর্ণ সারি সন্তুষ্ট, সুতরাং এটি কে = 3 এর জন্য গুনাগুন করতে সক্ষম।

> head(knnImputation(x,k=3))
            [,1]       [,2]       [,3]       [,4]       [,5]       [,6]       [,7]       [,8]        [,9]       [,10]
[1,]  0.01817557 -2.8141502  0.3929944  0.1495092 -1.7218396  0.4159133 -0.8438809  0.6599224 -0.02451113 -1.14541016
[2,]  0.51969964 -0.4976021 -0.1495392 -0.6448184 -0.6066386 -1.6210476 -0.3118440  0.2477855 -0.30986749  0.32424673
...

Answer 2

require(imputation)
x = matrix(rnorm(100),10,10)
x.missing = x > 1
x[x.missing] = NA
y <- kNNImpute(x, 3)

attributes(y)

$names
[1] "x"              "missing.matrix"

y$x

> এক্স (মূল ম্যাট্রিক্স)

             [,1]        [,2]       [,3]       [,4]        [,5]        [,6]        [,7]
 [1,]  0.38515909  0.52661156  0.6164138  0.3095225  0.55909716 -1.16543168 -0.70714440
 [2,] -0.39222402 -1.29703536  0.4429824 -1.3950116          NA -0.46841443 -0.57563472
 [3,] -2.04467869 -0.52022405         NA  0.7219057 -0.93573417 -1.51490638  0.62356689
 [4,] -1.08684345  0.63083074         NA  0.5603603  0.48583414          NA -0.69447183
 [5,]  0.30116921  0.25127476 -0.2132160         NA -1.63484823 -0.58266488  0.34432576
 [6,]  0.82152305 -0.12900915 -1.8498997  0.8012059          NA -0.14987133 -1.11232289
 [7,]  0.27912763 -0.68923032 -0.2355762 -0.2541675 -0.14181344 -0.08519797  0.13061823
 [8,]  0.06653984 -0.87521539 -0.0980306 -0.4350224  0.05021324 -1.66963624 -0.09204772
 [9,]  0.12687240 -0.62717646 -0.1258722         NA -0.86913445  0.68365036          NA
[10,]  0.56680502  0.03318012  0.1411861  0.6573134 -0.14747073          NA -1.37949278
             [,8]        [,9]       [,10]
 [1,] -2.67066748          NA -0.64370528
 [2,] -1.26864936 -1.95692064  0.28917897
 [3,] -0.27816124 -0.20332695 -1.29456054
 [4,] -1.10917662 -0.59598910 -0.32475962
 [5,] -0.15448822  0.71667444 -1.60827152
 [6,] -0.66691445  0.05396037  0.04074923
 [7,]  0.05644956  0.99416556 -0.77808427
 [8,] -0.32294266          NA -2.50933697
 [9,] -0.67226044          NA          NA
[10,] -0.84866945 -0.54318570          NA

> y $ x (অভিযুক্ত ম্যাট্রিক্স)

            [,1]        [,2]        [,3]        [,4]        [,5]        [,6]        [,7]
 [1,]  0.38515909  0.52661156  0.61641378  0.30952251  0.55909716 -1.16543168 -0.70714440
 [2,] -0.39222402 -1.29703536  0.44298237 -1.39501160 -0.22157531 -0.46841443 -0.57563472
 [3,] -2.04467869 -0.52022405  0.08298882  0.72190573 -0.93573417 -1.51490638  0.62356689
 [4,] -1.08684345  0.63083074 -0.66707695  0.56036034  0.48583414 -0.98956026 -0.69447183
 [5,]  0.30116921  0.25127476 -0.21321600 -0.02480909 -1.63484823 -0.58266488  0.34432576
 [6,]  0.82152305 -0.12900915 -1.84989965  0.80120592 -0.76323053 -0.14987133 -1.11232289
 [7,]  0.27912763 -0.68923032 -0.23557619 -0.25416751 -0.14181344 -0.08519797  0.13061823
 [8,]  0.06653984 -0.87521539 -0.09803060 -0.43502238  0.05021324 -1.66963624 -0.09204772
 [9,]  0.12687240 -0.62717646 -0.12587221  0.00000000 -0.86913445  0.68365036  0.00000000
[10,]  0.56680502  0.03318012  0.14118610  0.65731337 -0.14747073  0.00000000 -1.37949278
             [,8]        [,9]       [,10]
 [1,] -2.67066748  0.04286260 -0.64370528
 [2,] -1.26864936 -1.95692064  0.28917897
 [3,] -0.27816124 -0.20332695 -1.29456054
 [4,] -1.10917662 -0.59598910 -0.32475962
 [5,] -0.15448822  0.71667444 -1.60827152
 [6,] -0.66691445  0.05396037  0.04074923
 [7,]  0.05644956  0.99416556 -0.77808427
 [8,] -0.32294266  0.00000000 -2.50933697
 [9,] -0.67226044  0.00000000  0.00000000
[10,] -0.84866945 -0.54318570  0.00000000

এটি যে মানগুলি এটি করতে পারে তা অভিযুক্ত করা হয়েছে। যেগুলি অনুমান করা যায় না তাদের শূন্যতে সেট করা হয়।

Comments

দেখে মনে হচ্ছে imputationপ্যাকেজগুলির আর অস্তিত্ব নেই (আর সংস্করণ ৩.১.২ এর জন্য)

— এহসান এম। কেরমানি

এটি গিথুব এ, গুগল।

— মার্বেল

Answer 3

ইমপুটেশন প্যাকেজ আর আর সিআরএনে নেই।

ডিএমডাব্লুআর ব্যতীত অন্য একটি প্যাকেজ যা কেএনএন ইম্পুটেশন ফাংশন দেয় IM ভিআইএম।

ব্যবহার করা সহজ:

library("VIM")
kNN(x, k=3)

Answer 4

install.packages("DMwR")*  # for use of knnImputation.

require(DMwR)
x  = matrix(rnorm(100), 10, 10)
x.missing= x >1
x[x.missing] = NA
complete.cases(x)
y <- knnImputation(x, 3)

Answer 5

আর-কে অভিব্যক্ত না করতে পারার কারণটি হ'ল বহু ক্ষেত্রে, এক সারিতে একাধিক গুণাবলী অনুপস্থিত এবং তাই এটি নিকটতম প্রতিবেশীকে গণনা করতে পারে না। আপনি বিকল্পভাবে যা করতে পারেন তা হয় সাধারণ বিতরণ (বা যদি এটির স্কিউযুক্ত গামা বিতরণ ব্যবহার করে তবে একই ধরণের স্কিউ থাকে) থেকে প্রমিত সম্ভাব্যতাগুলির সাথে অন্তর্গত ভেরিয়েবলগুলি প্রতিবন্ধক হ'ল। ক্লাস ভেরিয়েবলের ক্ষেত্রে অনুপস্থিত মানগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি সিদ্ধান্ত ট্রি ব্যবহার করুন।