欠損値でも処理可能なのは、ランダムフォレスト以外のアルゴリズムである？

2024年6月8日

欠損値が含まれているデータでも処理可能なアルゴリズムは、いくつかあります。以下にいくつかの例を挙げます。

1. 決定木系のアルゴリズム:
   決定木やランダムフォレストのような決定木系のアルゴリズムは、欠損値を扱うことができます。これらのアルゴリズムは、各分岐で特徴量の値に基づいてデータを分割するため、欠損値があっても他の利用可能な情報に基づいてデータを分割します。

2. k-最近傍法（k-Nearest Neighbors, kNN）:
   kNNは、新しいデータポイントを分類する際に、近傍のデータポイントのラベルを参照します。欠損値が含まれている場合、kNNは近傍のデータポイントの特徴量を参照して予測を行うことができます。

3. サポートベクターマシン（Support Vector Machine, SVM）:
   SVMは、マージンを最大化する境界を見つけることで、2つのクラスを分離するハイパープレーンを見つけます。欠損値が含まれている場合、SVMは他の利用可能な情報に基づいてハイパープレーンを定義し、クラスを分離します。

これらのアルゴリズムは、欠損値があっても一般的にはうまく動作しますが、欠損値の扱い方によってはモデルのパフォーマンスに影響を与える場合があります。適切な欠損値処理を行うことで、モデルの性能を改善できる場合があります。