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在R语言中进行缺失值填充：估算缺失值数据分析报告
介绍
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。 估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。在大多数统计分析方法中，按列表删除是用于估算缺失值的默认方法。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。
您是否知道R具有用于遗漏价值估算的可靠软件包？
在本文中，我列出了5个R语言方法。
有关用于估算缺失值的5个强大R软件包的教程
链式方程进行的多元插补
通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。
MICE假定丢失数据是随机（MAR）丢失，这意味着，一个值丢失概率上观测值仅取决于并且可以使用它们来预测。通过为每个变量指定插补模型，可以按变量插补数据。
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例如：假设我们有X1，X2….Xk变量。如果X1缺少值，那么它将在其他变量X2到Xk上回归。然后，将X1中的缺失值替换为获得的预测值。同样，如果X2缺少值，则X1，X3至Xk变量将在预测模型中用作自变量。稍后，缺失值将被替换为预测值。
默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。Logistic回归用于分类缺失值。一旦完成此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。通常，将这些数据集分别构建模型并组合其结果被认为是一个好习惯。 确切地说，此软件包使用的方法是： 1. PMM（预测均值匹配）–用于数字变量
2. logreg（逻辑回归）–对于二进制变量（具有2个级别） 3. polyreg（贝叶斯多元回归）–用于因子变量（> = 2级） 4. 比例赔率模型（有序，> = 2个级别） 现在让我们实际了解它。
> path <- \> setwd(path)
#load data > data <- iris
#Get summary > summary(iris)
#Generate 10% missing values at Random > iris.mis <- prodNA(iris, noNA = 0.1)
#Check missing values introduced in the data > summary(iris.mis)
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我删除了分类变量。让我们在这里关注连续值。要处理分类变量，只需对级别进行编码并按照以下步骤进行即可。
＃删除类别变量
> iris.mis <- subset(iris.mis, select = -c(Species)) > summary(iris.mis)
md.pattern（）的功能，它返回数据集中每个变量中存在的缺失值的表格形式。
> md.pattern(iris.mis)
让我们了解一下这张表。有98个观测值，没有缺失值。Sepal.Length中有10个观测值缺失的观测值。同样，Sepal.Width等还有13个缺失值。