MICE (Multiple Imputation by Chained Equations)
MICE는 결측치(누락된 데이터)를 대체하는 데 사용되는 방법 중 하나입니다. 여러 변수 간의 상호 관계를 기반으로 데이터를 여러 번 반복적으로 대체하여, 누락된 데이터를 더 정확하게 예측하고 보완할 수 있습니다. MICE는 각 변수의 누락된 값을 다른 변수로 예측하는 여러 단계로 이루어집니다.
MICE의 주요 절차
- 초기 대체(Imputation): 간단한 방법(평균값, 중위값 등)을 사용하여 결측치를 임시로 대체합니다.
- 반복적 대체: 첫 번째 변수의 결측치를 대체한 후, 그 값을 다른 변수로 예측하여 수정합니다. 이 과정은 모든 변수를 대상으로 반복됩니다.
- 다중 대체: MICE는 여러 개의 대체된 데이터셋을 생성하여, 데이터의 불확실성을 반영합니다. 각 대체 데이터셋에서 분석을 진행한 후, 결과를 종합해 최종 분석 결과를 도출합니다.
MICE를 사용하는 이유
- 단순히 결측치를 평균값 등으로 채우는 것보다 더 정교한 대체 방법입니다.
- 데이터를 손실 없이 최대한 활용할 수 있습니다.
- 데이터셋의 변수를 상호 연관성에 기반해 결측치를 보완하므로, 통계적으로 더 유의미한 결과를 얻을 수 있습니다.
Python 사용 예시
from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer
import pandas as pd
# 데이터프레임 로드
df = pd.read_csv("data.csv")
# MICE 기법으로 결측치 대체
imputer = IterativeImputer()
df_imputed = imputer.fit_transform(df)
# 대체된 데이터프레임 확인
df_imputed = pd.DataFrame(df_imputed, columns=df.columns)
print(df_imputed)
CSE Junior